論文の概要: Rethinking Variational Inference for Probabilistic Programs with Stochastic Support

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.00594v1
• Date: Wed, 1 Nov 2023 15:38:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-02 13:04:48.333872
• Title: Rethinking Variational Inference for Probabilistic Programs with Stochastic Support
• Title（参考訳）: 確率的支援をもつ確率的プログラムに対する変分推論の再考
• Authors: Tim Reichelt, Luke Ong, Tom Rainforth
• Abstract要約: 本稿では,確率的プログラムのための新しい変分推論(VI)アプローチであるSDVI(Support Decomposition Vari Inference)を導入する。 SDVIは、プログラムを静的サポート付きサブプログラムに分割し、個別のサブガイドを自動的に作成する。 この分解は適切な変分族の構築に大いに役立ち、推論性能が大幅に向上する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.07504711090434
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We introduce Support Decomposition Variational Inference (SDVI), a new variational inference (VI) approach for probabilistic programs with stochastic support. Existing approaches to this problem rely on designing a single global variational guide on a variable-by-variable basis, while maintaining the stochastic control flow of the original program. SDVI instead breaks the program down into sub-programs with static support, before automatically building separate sub-guides for each. This decomposition significantly aids in the construction of suitable variational families, enabling, in turn, substantial improvements in inference performance.
• Abstract（参考訳）: 確率的支援を伴う確率的プログラムに対する新しい変分推論(VI)アプローチであるSDVI(Support Decomposition Variational Inference)を導入する。 この問題に対する既存のアプローチは、元のプログラムの確率的制御フローを維持しながら、変数ごとに単一のグローバルな変動ガイドを設計することに依存している。 SDVIはプログラムを静的サポート付きサブプログラムに分割し、各サブガイドを自動的に作成する。 この分解は適切な変分族の構築に大きく寄与し、推論性能が大幅に向上する。

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