論文の概要: Iterative Methods for Vecchia-Laplace Approximations for Latent Gaussian Process Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.12000v2
• Date: Thu, 29 Aug 2024 16:40:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-30 19:38:30.295760
• Title: Iterative Methods for Vecchia-Laplace Approximations for Latent Gaussian Process Models
• Title（参考訳）: 潜時ガウス過程モデルに対するVecchia-Laplace近似の反復的手法
• Authors: Pascal Kündig, Fabio Sigrist,
• Abstract要約: 本稿では,いくつかのプレコンディショナーを導入,解析し,新しい収束結果の導出を行い,予測分散を正確に近似する新しい手法を提案する。 特に、Coleskyベースの計算と比較すると、桁違いの高速化が得られる。 すべてのメソッドは、ハイレベルなPythonとRパッケージを備えたフリーのC++ソフトウェアライブラリで実装されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.141688859736805
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Latent Gaussian process (GP) models are flexible probabilistic non-parametric function models. Vecchia approximations are accurate approximations for GPs to overcome computational bottlenecks for large data, and the Laplace approximation is a fast method with asymptotic convergence guarantees to approximate marginal likelihoods and posterior predictive distributions for non-Gaussian likelihoods. Unfortunately, the computational complexity of combined Vecchia-Laplace approximations grows faster than linearly in the sample size when used in combination with direct solver methods such as the Cholesky decomposition. Computations with Vecchia-Laplace approximations can thus become prohibitively slow precisely when the approximations are usually the most accurate, i.e., on large data sets. In this article, we present iterative methods to overcome this drawback. Among other things, we introduce and analyze several preconditioners, derive new convergence results, and propose novel methods for accurately approximating predictive variances. We analyze our proposed methods theoretically and in experiments with simulated and real-world data. In particular, we obtain a speed-up of an order of magnitude compared to Cholesky-based calculations and a threefold increase in prediction accuracy in terms of the continuous ranked probability score compared to a state-of-the-art method on a large satellite data set. All methods are implemented in a free C++ software library with high-level Python and R packages.
• Abstract（参考訳）: 潜在ガウス過程(GP)モデルは柔軟な確率的非パラメトリック関数モデルである。 ヴェッキア近似はGPが大規模データの計算ボトルネックを克服する正確な近似であり、ラプラス近似は漸近収束性を保証する高速な手法であり、非ガウス的確率に対する近縁確率と後続予測分布を保証している。 残念ながら、コレスキー分解のような直接解法と組み合わせて使う場合、Vecchia-Laplace近似の組み合わせの計算複雑性はサンプルサイズにおいて線形よりも速く増大する。 従って、Vecchia-Laplace近似による計算は、大容量データセット上での近似が通常最も正確な場合、完全に遅くなる。 本稿では,この欠点を克服するための反復的手法を提案する。 そこで我々は,いくつかのプレコンディショナーを導入,解析し,新しい収束結果の導出を行い,予測分散を正確に近似する新しい手法を提案する。 提案手法をシミュレーションおよび実世界のデータを用いて理論的および実験的に解析する。 特に,Coleskyによる計算に比べて桁違いの高速化と連続的なランク付け確率スコアの3倍の予測精度の増大を,大規模な衛星データセット上での最先端手法と比較した。 すべてのメソッドは、ハイレベルなPythonとRパッケージを備えたフリーのC++ソフトウェアライブラリで実装されている。

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