論文の概要: Natural Evolution Strategies as a Black Box Estimator for Stochastic Variational Inference

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.08053v1
• Date: Tue, 15 Aug 2023 21:43:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-17 15:21:30.903029
• Title: Natural Evolution Strategies as a Black Box Estimator for Stochastic Variational Inference
• Title（参考訳）: 確率的変分推論のためのブラックボックス推定器としての自然進化戦略
• Authors: Ahmad Ayaz Amin
• Abstract要約: VAEはバイアスのない低分散推定を可能にし、作成可能なモデルのタイプを制限する。 自然進化戦略に基づく別の勾配推定器を提案する。 この推定器は、使用するディストリビューションの種類を仮定せず、そうでなければVAEフレームワークでは不可能なモデルを作成することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Stochastic variational inference and its derivatives in the form of variational autoencoders enjoy the ability to perform Bayesian inference on large datasets in an efficient manner. However, performing inference with a VAE requires a certain design choice (i.e. reparameterization trick) to allow unbiased and low variance gradient estimation, restricting the types of models that can be created. To overcome this challenge, an alternative estimator based on natural evolution strategies is proposed. This estimator does not make assumptions about the kind of distributions used, allowing for the creation of models that would otherwise not have been possible under the VAE framework.
• Abstract（参考訳）: 確率的変分推論とその変分オートエンコーダの形での導出は、大規模なデータセット上で効率的な方法でベイズ推論を行うことができる。 しかしながら、VAEで推論を行うには、偏りのない低分散勾配推定を可能にする設計選択(すなわち再パラメータ化トリック)が必要であり、生成可能なモデルのタイプを制限する。 この課題を克服するために,自然進化戦略に基づく代替推定器を提案する。 この推定器は使用される分布の種類を仮定せず、vaeフレームワークの下では不可能だったモデルの作成を可能にする。

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