論文の概要: Neural Likelihood Approximation for Integer Valued Time Series Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.12544v2
• Date: Fri, 12 Apr 2024 07:45:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-15 19:35:34.076085
• Title: Neural Likelihood Approximation for Integer Valued Time Series Data
• Title（参考訳）: 整数値時系列データのニューラルネットワーク近似
• Authors: Luke O'Loughlin, John Maclean, Andrew Black,
• Abstract要約: 我々は、基礎となるモデルの無条件シミュレーションを用いて訓練できるニューラルな可能性近似を構築した。 本手法は,多くの生態学的および疫学的モデルを用いて推定を行うことにより実証する。
• 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: Stochastic processes defined on integer valued state spaces are popular within the physical and biological sciences. These models are necessary for capturing the dynamics of small systems where the individual nature of the populations cannot be ignored and stochastic effects are important. The inference of the parameters of such models, from time series data, is challenging due to intractability of the likelihood. To work at all, current simulation based inference methods require the generation of realisations of the model conditional on the data, which can be both tricky to implement and computationally expensive. In this paper we instead construct a neural likelihood approximation that can be trained using unconditional simulation of the underlying model, which is much simpler. We demonstrate our method by performing inference on a number of ecological and epidemiological models, showing that we can accurately approximate the true posterior while achieving significant computational speed ups compared to current best methods.
• Abstract（参考訳）: 整数値状態空間上で定義される確率過程は、物理科学や生物科学で人気がある。 これらのモデルは、個体群の個々の性質を無視できず、確率的効果が重要である小さなシステムの力学を捉えるために必要である。 時系列データからのそのようなモデルのパラメータの推測は、可能性の難易度のために困難である。 全く機能するため、現在のシミュレーションベースの推論手法では、データに基づくモデル条件の生成が必要であり、実装も計算コストも難しい。 そこで本研究では,基礎モデルの非条件シミュレーションを用いて学習可能なニューラルチャンス近似を構築した。 本手法は,多くの生態学・疫学モデルを用いて推定を行い,実際の後部を精度良く近似し,計算速度のアップを現行の方法と比較して有意な精度で達成できることを実証する。

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