論文の概要: Optimal simulation-based Bayesian decisions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.05742v1
• Date: Thu, 9 Nov 2023 20:59:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-13 16:34:15.867161
• Title: Optimal simulation-based Bayesian decisions
• Title（参考訳）: 最適シミュレーションに基づくベイズ決定
• Authors: Justin Alsing, Thomas D. P. Edwards, Benjamin Wandelt
• Abstract要約: 難解な確率下での最適ベイズ決定の効率的な計算のための枠組みを提案する。 パラメータと行動空間のどの位置をシミュレートするかを選択するための能動的学習手法を開発した。 結果として生じるフレームワークは極めて効率的なシミュレーションであり、一般的に、関連する後部推論タスクのみよりもモデル呼び出しを少なくする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: We present a framework for the efficient computation of optimal Bayesian decisions under intractable likelihoods, by learning a surrogate model for the expected utility (or its distribution) as a function of the action and data spaces. We leverage recent advances in simulation-based inference and Bayesian optimization to develop active learning schemes to choose where in parameter and action spaces to simulate. This allows us to learn the optimal action in as few simulations as possible. The resulting framework is extremely simulation efficient, typically requiring fewer model calls than the associated posterior inference task alone, and a factor of $100-1000$ more efficient than Monte-Carlo based methods. Our framework opens up new capabilities for performing Bayesian decision making, particularly in the previously challenging regime where likelihoods are intractable, and simulations expensive.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,期待されるユーティリティ(あるいはその分布)の代理モデルをアクションとデータ空間の関数として学習することにより,難易度下での最適ベイズ決定の効率的な計算手法を提案する。 シミュレーションに基づく推論とベイズ最適化の最近の進歩を利用して、パラメータと動作空間のどこにシミュレーションするかを選択できるアクティブラーニングスキームを開発した。 これにより、できるだけ少ないシミュレーションで最適なアクションを学習できます。 結果として得られたフレームワークは、非常にシミュレーション効率が良く、一般的に、関連する後続推論タスク単独よりもモデル呼び出しが少なく、モンテカルロベースのメソッドよりも100～1000ドル効率がよい。 我々のフレームワークは、ベイズ的な意思決定を行うための新しい能力、特に、可能性の難しさとシミュレーションが高価であるこれまで難しかった状況に開きます。

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