Fugu-MT 論文翻訳(概要): Neural Bayes Estimators for Irregular Spatial Data using Graph Neural Networks

論文の概要: Neural Bayes Estimators for Irregular Spatial Data using Graph Neural Networks

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.02600v2
Date: Thu, 13 Jun 2024 23:25:37 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-06-17 19:53:15.386898
Title: Neural Bayes Estimators for Irregular Spatial Data using Graph Neural Networks
Title（参考訳）: グラフニューラルネットワークを用いた不規則空間データに対するニューラルベイズ推定器
Authors: Matthew Sainsbury-Dale, Andrew Zammit-Mangion, Jordan Richards, Raphaël Huser,
Abstract要約: グラフニューラルネットワークを用いて任意の空間的位置から収集したデータからパラメータ点推定の問題に対処する。ニューラルベイズ推定を不規則な空間データに拡張することに加えて、我々のアーキテクチャは相当な計算上の利点をもたらす。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Neural Bayes estimators are neural networks that approximate Bayes estimators in a fast and likelihood-free manner. Although they are appealing to use with spatial models, where estimation is often a computational bottleneck, neural Bayes estimators in spatial applications have, to date, been restricted to data collected over a regular grid. These estimators are also currently dependent on a prescribed set of spatial locations, which means that the neural network needs to be re-trained for new data sets; this renders them impractical in many applications and impedes their widespread adoption. In this work, we employ graph neural networks to tackle the important problem of parameter point estimation from data collected over arbitrary spatial locations. In addition to extending neural Bayes estimation to irregular spatial data, our architecture leads to substantial computational benefits, since the estimator can be used with any configuration or number of locations and independent replicates, thus amortising the cost of training for a given spatial model. We also facilitate fast uncertainty quantification by training an accompanying neural Bayes estimator that approximates a set of marginal posterior quantiles. We illustrate our methodology on Gaussian and max-stable processes. Finally, we showcase our methodology on a data set of global sea-surface temperature, where we estimate the parameters of a Gaussian process model in 2161 spatial regions, each containing thousands of irregularly-spaced data points, in just a few minutes with a single graphics processing unit.
Abstract（参考訳）: ニューラルベイズ推定器(Neural Bayes estimator)は、ベイズ推定器を高速かつ可能性のない方法で近似するニューラルネットワークである。彼らはしばしば推定が計算ボトルネックとなる空間モデルでの使用をアピールしているが、空間アプリケーションにおけるニューラルベイズ推定器は、これまでは通常のグリッド上で収集されたデータに制限されていた。これらの推定器は、現在、所定の空間的位置に依存するため、ニューラルネットワークを新しいデータセットのために再トレーニングする必要がある。本研究では,任意の空間的位置から収集したデータからパラメータ点推定を行う重要な問題に,グラフニューラルネットワークを用いて対処する。我々のアーキテクチャは、ニューラルベイズ推定を不規則な空間データに拡張するだけでなく、任意の構成、位置数、独立した複製で推定器を使用できるので、所定の空間モデルに対するトレーニングのコストを抑えることができるので、かなりの計算上の利点をもたらす。また, 近接するニューラルベイズ推定器を訓練することにより, 高速不確実性定量化の促進を図る。ガウス過程と最大安定過程について概説する。最後に,グローバルな海面温度のデータセットを用いて,空間領域2161のガウス過程モデルのパラメータを推定する手法について述べる。

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