論文の概要: A transport approach to sequential simulation-based inference

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.13940v1
• Date: Sat, 26 Aug 2023 18:53:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-29 18:06:26.004266
• Title: A transport approach to sequential simulation-based inference
• Title（参考訳）: 逐次シミュレーションに基づく推論へのトランスポートアプローチ
• Authors: Paul-Baptiste Rubio and Youssef Marzouk and Matthew Parno
• Abstract要約: 静的モデルパラメータの逐次ベイズ推定を効率的に行うためのトランスポートベース手法を提案する。 この戦略は、パラメータとデータの合同分布から条件分布を抽出し、構造化された(例えば、ブロック三角形)輸送マップを推定する。 これにより、モデルのないオンラインフェーズにおける輸送マップによる後部密度の勾配に基づく特徴付けが可能になる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We present a new transport-based approach to efficiently perform sequential Bayesian inference of static model parameters. The strategy is based on the extraction of conditional distribution from the joint distribution of parameters and data, via the estimation of structured (e.g., block triangular) transport maps. This gives explicit surrogate models for the likelihood functions and their gradients. This allow gradient-based characterizations of posterior density via transport maps in a model-free, online phase. This framework is well suited for parameter estimation in case of complex noise models including nuisance parameters and when the forward model is only known as a black box. The numerical application of this method is performed in the context of characterization of ice thickness with conductivity measurements.
• Abstract（参考訳）: 静的モデルパラメータの逐次ベイズ推定を効率的に行うためのトランスポートベース手法を提案する。 この戦略は、構造化された(ブロック三角形の)輸送写像の推定を通じて、パラメータとデータの合同分布から条件分布を抽出することに基づいている。 これにより、確率関数とその勾配に対する明示的な代理モデルが得られる。 これにより、モデルのないオンラインフェーズにおける輸送マップによる後部密度の勾配に基づく特徴付けが可能になる。 このフレームワークは、ニュアンスパラメータを含む複雑なノイズモデルや、フォワードモデルがブラックボックスとしてのみ知られている場合のパラメータ推定に適している。 本手法の数値的応用は, 導電率測定による氷厚のキャラクタリゼーションの文脈で行った。

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