論文の概要: Logistic-beta processes for dependent random probabilities with beta marginals

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.07048v2
• Date: Fri, 10 May 2024 17:17:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-13 20:07:31.292319
• Title: Logistic-beta processes for dependent random probabilities with beta marginals
• Title（参考訳）: ベータ限界をもつ確率依存確率のロジスティック・ベータ過程
• Authors: Changwoo J. Lee, Alessandro Zito, Huiyan Sang, David B. Dunson,
• Abstract要約: 本稿では,ロジスティック・ベータプロセスと呼ばれる新しいプロセスを提案する。 空間や時間などの離散領域と連続領域の両方への依存をモデル化でき、相関カーネルを通じて柔軟な依存構造を持つ。 本研究は,非パラメトリック二分回帰と条件密度推定の例による効果をシミュレーション研究と妊娠結果応用の両方で説明する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 58.91121576998588
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The beta distribution serves as a canonical tool for modelling probabilities in statistics and machine learning. However, there is limited work on flexible and computationally convenient stochastic process extensions for modelling dependent random probabilities. We propose a novel stochastic process called the logistic-beta process, whose logistic transformation yields a stochastic process with common beta marginals. Logistic-beta processes can model dependence on both discrete and continuous domains, such as space or time, and have a flexible dependence structure through correlation kernels. Moreover, its normal variance-mean mixture representation leads to effective posterior inference algorithms. We illustrate the benefits through nonparametric binary regression and conditional density estimation examples, both in simulation studies and in a pregnancy outcome application.
• Abstract（参考訳）: ベータディストリビューションは、統計と機械学習の確率をモデル化するための標準ツールとして機能する。 しかし、従属確率をモデル化するためのフレキシブルで計算に便利な確率過程拡張に関する限定的な研究がある。 本稿では,ロジスティック・ベータプロセスと呼ばれる新しい確率過程を提案する。 ロジスティックベータプロセスは、空間や時間などの離散的および連続的な領域への依存をモデル化でき、相関カーネルを通じて柔軟な依存構造を持つ。 さらに、その正規分散平均混合表現は効果的な後部推論アルゴリズムをもたらす。 非パラメトリック二分回帰と条件密度推定の例を通して、シミュレーション研究と妊娠結果アプリケーションの両方で利点を解説する。

関連論文リスト

• ProGen: Revisiting Probabilistic Spatial-Temporal Time Series Forecasting from a Continuous Generative Perspective Using Stochastic Differential Equations [18.64802090861607]
  ProGen Proは、不確実性を管理しながら依存関係を効果的にキャプチャする堅牢なソリューションを提供する。 4つのベンチマークトラフィックデータセットの実験により、ProGen Proは最先端の決定論的確率モデルより優れていることが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-02T14:37:30Z)
• Inferring biological processes with intrinsic noise from cross-sectional data [0.8192907805418583]
  データから動的モデルを推定することは、計算生物学における重要な課題である。 確率フロー推論(PFI)は,ODE推論のアルゴリズム的容易性を維持しつつ,本質性から力を引き離すことを示す。 実例では,PFIは高次元反応ネットワークにおける正確なパラメータと力の推定を可能にし,分子ノイズによる細胞分化動態の推測を可能にする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-10T00:33:25Z)
• Probabilistic Forecasting with Stochastic Interpolants and Föllmer Processes [18.344934424278048]
  生成モデルに基づく動的システムの確率的予測のためのフレームワークを提案する。 このSDEのドリフトと拡散係数は訓練後に調整できることを示し、推定誤差の影響を最小限に抑える特定の選択がF"ollmerプロセスを与えることを示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-20T16:33:06Z)
• Fusion of Gaussian Processes Predictions with Monte Carlo Sampling [61.31380086717422]
  科学と工学において、私たちはしばしば興味のある変数の正確な予測のために設計されたモデルで作業します。 これらのモデルが現実の近似であることを認識し、複数のモデルを同じデータに適用し、結果を統合することが望ましい。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-03T04:21:21Z)
• Likelihood-based inference and forecasting for trawl processes: a stochastic optimization approach [0.0]
  実数値トロール過程を推定するための第1の可能性に基づく手法を開発した。 本稿では,新しい決定的および確率的予測手法を提案する。 トロールプロセスの大規模なクラスに適合するために使用可能なPythonライブラリをリリースしています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-30T15:37:48Z)
• Score-based Continuous-time Discrete Diffusion Models [102.65769839899315]
  連続時間マルコフ連鎖を介して逆過程が認知されるマルコフジャンププロセスを導入することにより、拡散モデルを離散変数に拡張する。 条件境界分布の単純なマッチングにより、偏りのない推定器が得られることを示す。 提案手法の有効性を,合成および実世界の音楽と画像のベンチマークで示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-30T05:33:29Z)
• Numerically Stable Sparse Gaussian Processes via Minimum Separation using Cover Trees [57.67528738886731]
  誘導点に基づくスケーラブルスパース近似の数値安定性について検討する。 地理空間モデリングなどの低次元タスクに対しては,これらの条件を満たす点を自動計算する手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-14T15:20:17Z)
• Markov Chain Monte Carlo for Continuous-Time Switching Dynamical Systems [26.744964200606784]
  マルコフ連鎖モンテカルロ法による新しい推論アルゴリズムを提案する。 提示されたギブスサンプルは、正確な連続時間後処理から試料を効率的に得ることができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-18T09:03:00Z)
• Nonparametric Conditional Local Independence Testing [69.31200003384122]
  条件付き局所独立は、連続的な時間プロセス間の独立関係である。 条件付き地域独立の非パラメトリックテストは行われていない。 二重機械学習に基づく非パラメトリックテストを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-25T10:31:02Z)
• Multiplicative noise and heavy tails in stochastic optimization [62.993432503309485]
  経験的最適化は現代の機械学習の中心であるが、その成功における役割はまだ不明である。 分散による離散乗法雑音のパラメータによく現れることを示す。 最新のステップサイズやデータを含む重要な要素について、詳細な分析を行い、いずれも最先端のニューラルネットワークモデルで同様の結果を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-11T09:58:01Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。