論文の概要: Stochastic Gradient Bayesian Optimal Experimental Designs for
Simulation-based Inference
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.15731v1
- Date: Tue, 27 Jun 2023 18:15:41 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-06-29 17:04:28.799329
- Title: Stochastic Gradient Bayesian Optimal Experimental Designs for
Simulation-based Inference
- Title(参考訳): 確率勾配ベイズ最適実験によるシミュレーションに基づく推論
- Authors: Vincent D. Zaballa and Elliot E. Hui
- Abstract要約: 比に基づくSBI推論アルゴリズムと勾配に基づく変分推論を相互情報のバウンダリを利用して重要な接続を確立する。
この接続により、実験的な設計と償却推論関数の同時最適化を拡張できる。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Simulation-based inference (SBI) methods tackle complex scientific models
with challenging inverse problems. However, SBI models often face a significant
hurdle due to their non-differentiable nature, which hampers the use of
gradient-based optimization techniques. Bayesian Optimal Experimental Design
(BOED) is a powerful approach that aims to make the most efficient use of
experimental resources for improved inferences. While stochastic gradient BOED
methods have shown promising results in high-dimensional design problems, they
have mostly neglected the integration of BOED with SBI due to the difficult
non-differentiable property of many SBI simulators. In this work, we establish
a crucial connection between ratio-based SBI inference algorithms and
stochastic gradient-based variational inference by leveraging mutual
information bounds. This connection allows us to extend BOED to SBI
applications, enabling the simultaneous optimization of experimental designs
and amortized inference functions. We demonstrate our approach on a simple
linear model and offer implementation details for practitioners.
- Abstract(参考訳): シミュレーションベースの推論(SBI)手法は、逆問題を伴う複雑な科学的モデルに対処する。
しかし、sbiモデルは微分不能な性質のため、しばしば大きなハードルに直面し、勾配に基づく最適化技術の使用を妨げている。
ベイジアン最適実験設計(BOED)は、推論の改善に実験資源を最大限に活用することを目的とした強力な手法である。
確率的勾配ボエ法は高次元設計問題に有望な結果をもたらすが、多くのsbiシミュレーターの難しい非微分性のため、ボエとsbiの統合をほとんど無視している。
本研究では,比に基づくSBI推論アルゴリズムと確率勾配に基づく変分推論とを,相互情報境界を利用して重要な関係性を確立する。
この接続によりboedをsbiアプリケーションに拡張でき、実験設計と償却推論関数の同時最適化を可能にします。
簡単な線形モデルにアプローチを示し、実践者に実装の詳細を提供します。
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