論文の概要: BayesFlow: Amortized Bayesian Workflows With Neural Networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.16015v2
- Date: Mon, 10 Jul 2023 22:00:41 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-07-12 18:00:39.872986
- Title: BayesFlow: Amortized Bayesian Workflows With Neural Networks
- Title（参考訳）: bayesflow:ニューラルネットワークによるベイズワークフローの償却
- Authors: Stefan T Radev and Marvin Schmitt and Lukas Schumacher and Lasse
Elsem\"uller and Valentin Pratz and Yannik Sch\"alte and Ullrich K\"othe and
Paul-Christian B\"urkner
- Abstract要約: この原稿はPythonライブラリのBayesFlowを紹介し、アモートされたデータ圧縮と推論のための確立したニューラルネットワークアーキテクチャのシミュレーションベースのトレーニングを行う。
Amortized Bayesian推論は、BayesFlowで実装されているもので、モデルシミュレーションでカスタムニューラルネットワークをトレーニングし、その後のモデル適用のためにこれらのネットワークを再使用することができる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: Modern Bayesian inference involves a mixture of computational techniques for
estimating, validating, and drawing conclusions from probabilistic models as
part of principled workflows for data analysis. Typical problems in Bayesian
workflows are the approximation of intractable posterior distributions for
diverse model types and the comparison of competing models of the same process
in terms of their complexity and predictive performance. This manuscript
introduces the Python library BayesFlow for simulation-based training of
established neural network architectures for amortized data compression and
inference. Amortized Bayesian inference, as implemented in BayesFlow, enables
users to train custom neural networks on model simulations and re-use these
networks for any subsequent application of the models. Since the trained
networks can perform inference almost instantaneously, the upfront neural
network training is quickly amortized.
- Abstract（参考訳）: 現代のベイズ推論は、データ分析の原則的ワークフローの一部として確率的モデルからの結論を推定、検証、描画するための計算技法の混合を含む。
ベイズワークフローの典型的な問題は、様々なモデルタイプに対する難解な後続分布の近似と、その複雑さと予測性能の観点から同じプロセスの競合モデルの比較である。
この原稿はPythonライブラリのBayesFlowを紹介し、アモートされたデータ圧縮と推論のための確立したニューラルネットワークアーキテクチャのシミュレーションベースのトレーニングを行う。
Amortized Bayesian推論は、BayesFlowで実装されているもので、モデルシミュレーションでカスタムニューラルネットワークをトレーニングし、その後のモデル適用のためにこれらのネットワークを再使用することができる。
トレーニングされたネットワークは、ほぼ瞬時に推論を行うことができるため、事前のニューラルネットワークトレーニングは、迅速に償却される。
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