Fugu-MT 論文翻訳(概要): Expectation propagation for the smoothing distribution in dynamic probit

論文の概要: Expectation propagation for the smoothing distribution in dynamic probit

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.01641v1
Date: Mon, 4 Sep 2023 14:49:45 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-09-06 18:12:08.327249
Title: Expectation propagation for the smoothing distribution in dynamic probit
Title（参考訳）: 動的プロビットにおける平滑分布の期待伝搬
Authors: Niccol\`o Anceschi, Augusto Fasano, Giovanni Rebaudo
Abstract要約: ガウス状態ダイナミクスを持つ動的プロビットモデルの滑らかな分布は、最近、統一スキュー正規族に属することが証明された。このような分布の推論を行うための効率的なEPルーチンを導出する。提案手法は,財務図解において,利用可能な近似アルゴリズムよりも精度が高くなることを示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.6114012813668932
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: The smoothing distribution of dynamic probit models with Gaussian state dynamics was recently proved to belong to the unified skew-normal family. Although this is computationally tractable in small-to-moderate settings, it may become computationally impractical in higher dimensions. In this work, adapting a recent more general class of expectation propagation (EP) algorithms, we derive an efficient EP routine to perform inference for such a distribution. We show that the proposed approximation leads to accuracy gains over available approximate algorithms in a financial illustration.
Abstract（参考訳）: ガウス状態ダイナミクスを持つ動的プロビットモデルの滑らかな分布は、最近、統一スキュー正規族に属することが証明された。これは、小型からモードの環境では計算的に扱いやすいが、高次元では計算的に非現実的になる可能性がある。本研究では,近年のより汎用的な期待伝達(ep)アルゴリズムを適用し,そのような分布の推論を行うための効率的なepルーチンを導出する。提案手法は,財務図解において,利用可能な近似アルゴリズムよりも精度が高くなることを示す。

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