論文の概要: Efficient Incremental Belief Updates Using Weighted Virtual Observations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.06940v1
• Date: Sat, 10 Feb 2024 12:48:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-13 18:31:42.985322
• Title: Efficient Incremental Belief Updates Using Weighted Virtual Observations
• Title（参考訳）: 重み付き仮想観測による高能率インクリメンタルリーフ更新
• Authors: David Tolpin
• Abstract要約: モンテカルロ推論の文脈における漸進的信念更新問題に対するアルゴリズム的解を提案する。 このアプローチの効率性と堅牢性を示すために,多くの実践例とケーススタディにソリューションを実装し,適用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.7195102129095003
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We present an algorithmic solution to the problem of incremental belief updating in the context of Monte Carlo inference in Bayesian statistical models represented by probabilistic programs. Given a model and a sample-approximated posterior, our solution constructs a set of weighted observations to condition the model such that inference would result in the same posterior. This problem arises e.g. in multi-level modelling, incremental inference, inference in presence of privacy constraints. First, a set of virtual observations is selected, then, observation weights are found through a computationally efficient optimization procedure such that the reconstructed posterior coincides with or closely approximates the original posterior. We implement and apply the solution to a number of didactic examples and case studies, showing efficiency and robustness of our approach. The provided reference implementation is agnostic to the probabilistic programming language or the inference algorithm, and can be applied to most mainstream probabilistic programming environments.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,確率的プログラムで表されるベイズ統計モデルにおけるモンテカルロ推論の文脈における漸進的信念更新問題に対するアルゴリズム的解を提案する。 モデルとサンプル近似後部が与えられた場合,提案手法は重み付けされた観測の集合を構築し,推論が同じ後部となるようにモデルを条件付ける。 この問題は,マルチレベルモデリングやインクリメンタル推論,プライバシ制約の存在下での推論などにおいて発生します。 まず、仮想観測のセットを選択し、その後、再構成された後方が元の後方と一致するか、あるいは近いように、計算効率のよい最適化手順を通じて観測重みを求める。 このアプローチの効率性と堅牢性を示すために,多くの実践例とケーススタディにソリューションを実装し,適用する。 提案した参照実装は確率的プログラミング言語や推論アルゴリズムに非依存であり、ほとんどの主流の確率的プログラミング環境に適用することができる。

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