論文の概要: Consistency Models for Scalable and Fast Simulation-Based Inference

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.05440v1
• Date: Sat, 9 Dec 2023 02:14:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-12 20:45:41.075259
• Title: Consistency Models for Scalable and Fast Simulation-Based Inference
• Title（参考訳）: スケーラブルで高速なシミュレーションベース推論のための一貫性モデル
• Authors: Marvin Schmitt, Valentin Pratz, Ullrich K\"othe, Paul-Christian B\"urkner, Stefan T Radev
• Abstract要約: 神経後部推定(CMPE)のための整合性モデルを提案する。 CMPEは、拡張性、高速、そして再生可能なニューラルネットワークを備えたSBIのための新しい自由形式の条件付きサンプルである。 CMPEは3つの難解な低次元問題において最先端のアルゴリズムよりも優れていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.907072234794597
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Simulation-based inference (SBI) is constantly in search of more expressive algorithms for accurately inferring the parameters of complex models from noisy data. We present consistency models for neural posterior estimation (CMPE), a new free-form conditional sampler for scalable, fast, and amortized SBI with generative neural networks. CMPE combines the advantages of normalizing flows and flow matching methods into a single generative architecture: It essentially distills a continuous probability flow and enables rapid few-shot inference with an unconstrained architecture that can be tailored to the structure of the estimation problem. Our empirical evaluation demonstrates that CMPE not only outperforms current state-of-the-art algorithms on three hard low-dimensional problems, but also achieves competitive performance in a high-dimensional Bayesian denoising experiment and in estimating a computationally demanding multi-scale model of tumor spheroid growth.
• Abstract（参考訳）: シミュレーションベース推論(sbi)は、ノイズデータから複雑なモデルのパラメータを正確に推測するために、より表現力のあるアルゴリズムを常に探している。 本稿では,ニューラルリテラル推定(CMPE)のための一貫性モデルを提案する。 cmpeは、フローとフローマッチングメソッドを単一の生成アーキテクチャに正規化することの利点を組み合わせる: 本質的には、連続的な確率フローを蒸留し、推定問題の構造に合わせた制約のないアーキテクチャで、短時間の少数ショット推論を可能にする。 実験結果から,cmpeは3つの難易度低次元問題に対する最先端アルゴリズムよりも優れるだけでなく,高次元ベイズ分断実験や多次元腫瘍スフェロイド増殖モデルにおける競合性能も向上することが示された。

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