論文の概要: Fuse It or Lose It: Deep Fusion for Multimodal Simulation-Based Inference

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.10671v3
• Date: Mon, 04 Nov 2024 11:24:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-05 14:42:57.027306
• Title: Fuse It or Lose It: Deep Fusion for Multimodal Simulation-Based Inference
• Title（参考訳）: Fuse it or Lose it: Deep Fusion for Multimodal Simulation Based Inference
• Authors: Marvin Schmitt, Leona Odole, Stefan T. Radev, Paul-Christian Bürkner,
• Abstract要約: MultiNPEは、シミュレーションベースの推論において、異なるソースからの異種データをニューラルネットワークと統合する手法である。 我々は,MultiNPEの3つの融合手法を検討し,その性能を3つの挑戦実験で評価した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.045422936743619
• License:
• Abstract: We present multimodal neural posterior estimation (MultiNPE), a method to integrate heterogeneous data from different sources in simulation-based inference with neural networks. Inspired by advances in deep fusion, it allows researchers to analyze data from different domains and infer the parameters of complex mathematical models with increased accuracy. We consider three fusion approaches for MultiNPE (early, late, hybrid) and evaluate their performance in three challenging experiments. MultiNPE not only outperforms single-source baselines on a reference task, but also achieves superior inference on scientific models from cognitive neuroscience and cardiology. We systematically investigate the impact of partially missing data on the different fusion strategies. Across our experiments, late and hybrid fusion techniques emerge as the methods of choice for practical applications of multimodal simulation-based inference.
• Abstract（参考訳）: ニューラルネットワークを用いたシミュレーションに基づく推論において,異なるソースからの異種データを統合する手法であるMultiNPE(MultiNPE)を提案する。 深層融合の進歩に触発されて、研究者は異なる領域からのデータを分析し、より精度の高い複雑な数学的モデルのパラメータを推測することができる。 我々は,MultiNPE(初期,後期,ハイブリッド)の3つの融合アプローチを検討し,その性能を3つの挑戦実験で評価した。 MultiNPEは単一のソースベースラインを基準タスクで上回るだけでなく、認知神経科学や心臓学からの科学的モデルに対する優れた推論も達成している。 我々は,データの一部が融合戦略に及ぼす影響を系統的に検討した。 実験全体を通して、マルチモーダルシミュレーションに基づく推論の実践的応用のための方法として、後期およびハイブリッド融合技術が出現する。

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