論文の概要: Entropic Matching for Expectation Propagation of Markov Jump Processes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.15604v1
• Date: Wed, 27 Sep 2023 12:07:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-28 13:53:58.612881
• Title: Entropic Matching for Expectation Propagation of Markov Jump Processes
• Title（参考訳）: マルコフジャンプ過程の期待伝播に対するエントロピーマッチング
• Authors: Bastian Alt and Heinz Koeppl
• Abstract要約: 本稿では,エントロピックマッチングフレームワークに基づく新たなトラクタブル推論手法を提案する。 簡単な近似分布の族に対して閉形式の結果を提供することにより,本手法の有効性を実証する。 我々は、近似予測法を用いて、基礎となるパラメータの点推定のための式を導出する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 38.60042579423602
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper addresses the problem of statistical inference for latent continuous-time stochastic processes, which is often intractable, particularly for discrete state space processes described by Markov jump processes. To overcome this issue, we propose a new tractable inference scheme based on an entropic matching framework that can be embedded into the well-known expectation propagation algorithm. We demonstrate the effectiveness of our method by providing closed-form results for a simple family of approximate distributions and apply it to the general class of chemical reaction networks, which are a crucial tool for modeling in systems biology. Moreover, we derive closed form expressions for point estimation of the underlying parameters using an approximate expectation maximization procedure. We evaluate the performance of our method on various chemical reaction network instantiations, including a stochastic Lotka-Voltera example, and discuss its limitations and potential for future improvements. Our proposed approach provides a promising direction for addressing complex continuous-time Bayesian inference problems.
• Abstract（参考訳）: 本稿では, マルコフジャンププロセスによって記述された離散状態空間過程において, しばしば難解である潜在連続時間確率過程の統計的推論の問題を扱う。 この問題を克服するために,よく知られた期待伝達アルゴリズムに組み込むことができるエントロピーマッチングフレームワークに基づく新しい扱いやすい推論手法を提案する。 簡単な近似分布の族に対して閉形式結果を提供することにより,本手法の有効性を実証し,システム生物学において重要なモデリングツールである化学反応ネットワークの一般クラスに適用する。 さらに、近似予測最大化法を用いて、基本パラメータの点推定のための閉形式式を導出する。 確率的ロットカ・ボルタラの例を含む様々な化学反応ネットワークインスタンス化における本手法の性能を評価し,その限界と今後の改善の可能性について考察した。 提案手法は,複雑な連続時間ベイズ推定問題に対して有望な方向を与える。

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