論文の概要: Diffusion models for probabilistic programming

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.00474v1
• Date: Wed, 1 Nov 2023 12:17:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-02 13:41:26.963373
• Title: Diffusion models for probabilistic programming
• Title（参考訳）: 確率的プログラミングのための拡散モデル
• Authors: Simon Dirmeier and Fernando Perez-Cruz
• Abstract要約: 拡散モデル変分推論(DMVI)は確率型プログラミング言語(PPL)における自動近似推論手法である DMVIは実装が容易で、例えば正規化フローを用いた変分推論の欠点を伴わずに、PPLでヘイズルフリー推論が可能であり、基礎となるニューラルネットワークモデルに制約を課さない。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 56.47577824219207
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We propose Diffusion Model Variational Inference (DMVI), a novel method for automated approximate inference in probabilistic programming languages (PPLs). DMVI utilizes diffusion models as variational approximations to the true posterior distribution by deriving a novel bound to the marginal likelihood objective used in Bayesian modelling. DMVI is easy to implement, allows hassle-free inference in PPLs without the drawbacks of, e.g., variational inference using normalizing flows, and does not make any constraints on the underlying neural network model. We evaluate DMVI on a set of common Bayesian models and show that its posterior inferences are in general more accurate than those of contemporary methods used in PPLs while having a similar computational cost and requiring less manual tuning.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,確率型プログラミング言語 (PPL) における自動近似推論手法である拡散モデル変分推論 (DMVI) を提案する。 dmviは拡散モデルを真の後続分布の変分近似として利用し、ベイズモデルで使われる限界公約目標に束縛された新しい帰結を導出する。 DMVIは実装が容易で、例えば正規化フローを用いた変分推論の欠点を伴わずに、PPLでヘイズルフリー推論が可能であり、基礎となるニューラルネットワークモデルに制約を課さない。 DMVIを一般的なベイズモデルの集合上で評価し、その後部推論がPPLで使われている手法よりも一般的に正確であり、計算コストも同等であり、手動のチューニングも少ないことを示す。

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