論文の概要: Simulation-based Inference for High-dimensional Data using Surjective Sequential Neural Likelihood Estimation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.01054v3
• Date: Tue, 10 Jun 2025 21:13:17 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-13 06:35:01.308688
• Title: Simulation-based Inference for High-dimensional Data using Surjective Sequential Neural Likelihood Estimation
• Title（参考訳）: サージェクティブシークエンシャルニューラルネットワークを用いた高次元データのシミュレーションに基づく推論
• Authors: Simon Dirmeier, Carlo Albert, Fernando Perez-Cruz,
• Abstract要約: 我々はSBI(Surjective Sequential Neural Likelihood Estimation)という,シミュレーションベース推論(SBI)手法のファミリーにおける新しいメンバーを提案する。 SSNL は次元共振型正規化フローモデルに適合し、マルコフ連鎖モンテカルロあるいは変分ベイズ法による計算推論を可能にする代理可能性関数として利用する。 SSNLは、天体物理学と神経科学の文献から得られた2つの挑戦的な実例を含む、多種多様な実験で評価し、その成果が、最先端の手法に匹敵するか、同等であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 45.9982965995401
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Neural likelihood estimation methods for simulation-based inference can suffer from performance degradation when the modeled data is very high-dimensional or lies along a lower-dimensional manifold, which is due to the inability of the density estimator to accurately estimate a density function. We present Surjective Sequential Neural Likelihood (SSNL) estimation, a novel member in the family of methods for simulation-based inference (SBI). SSNL fits a dimensionality-reducing surjective normalizing flow model and uses it as a surrogate likelihood function, which allows for computational inference via Markov chain Monte Carlo or variational Bayes methods. Among other benefits, SSNL avoids the requirement to manually craft summary statistics for inference of high-dimensional data sets, since the lower-dimensional representation is computed simultaneously with learning the likelihood and without additional computational overhead. We evaluate SSNL on a wide variety of experiments, including two challenging real-world examples from the astrophysics and neuroscience literatures, and show that it either outperforms or is on par with state-of-the-art methods, making it an excellent off-the-shelf estimator for SBI for high-dimensional data sets.
• Abstract（参考訳）: モデルデータが非常に高次元である場合や、密度推定器が密度関数を正確に推定できないため、低次元多様体に沿っている場合、シミュレーションベース推論の確率推定法は性能劣化に悩まされる可能性がある。 シミュレーションベース推論(SBI)手法の流派であるSSNL(Surjective Sequential Neural Likelihood)推定法を提案する。 SSNL は次元共振型正規化フローモデルに適合し、マルコフ連鎖モンテカルロあるいは変分ベイズ法による計算推論を可能にする代理可能性関数として利用する。 SSNLは、低次元の表現は、可能性の学習と同時に同時に計算され、計算オーバーヘッドの増大も伴わないため、高次元データセットの推測のための要約統計を手作業で作成する必要がない。 SSNLは、天体物理学と神経科学の文献から得られた2つの挑戦的な実例を含む多種多様な実験で評価され、最先端の手法に匹敵するか、あるいは同等であることを示すとともに、高次元データセットに対するSBIの優れたオフ・ザ・シェルフ推定器となる。

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