論文の概要: Sourcerer: Sample-based Maximum Entropy Source Distribution Estimation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.07808v2
- Date: Wed, 15 May 2024 14:32:14 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-16 22:33:52.931419
- Title: Sourcerer: Sample-based Maximum Entropy Source Distribution Estimation
- Title（参考訳）: Sourcerer:サンプルベース最大エントロピー源分布推定
- Authors: Julius Vetter, Guy Moss, Cornelius Schröder, Richard Gao, Jakob H. Macke,
- Abstract要約: 本稿では,最大エントロピー分布,すなわち可能な限り不確実性を維持することを優先する手法を提案する。
提案手法は,Sliced-Wasserstein距離を利用して,データセットとシミュレーションの差分を測定する。
提案手法の有用性を実証するために,何千もの単一ニューロン計測を用いた実験データセットから,Hodgkin-Huxleyモデルのパラメータのソース分布を推定する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.673617376471343
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Scientific modeling applications often require estimating a distribution of parameters consistent with a dataset of observations - an inference task also known as source distribution estimation. This problem can be ill-posed, however, since many different source distributions might produce the same distribution of data-consistent simulations. To make a principled choice among many equally valid sources, we propose an approach which targets the maximum entropy distribution, i.e., prioritizes retaining as much uncertainty as possible. Our method is purely sample-based - leveraging the Sliced-Wasserstein distance to measure the discrepancy between the dataset and simulations - and thus suitable for simulators with intractable likelihoods. We benchmark our method on several tasks, and show that it can recover source distributions with substantially higher entropy than recent source estimation methods, without sacrificing the fidelity of the simulations. Finally, to demonstrate the utility of our approach, we infer source distributions for parameters of the Hodgkin-Huxley model from experimental datasets with thousands of single-neuron measurements. In summary, we propose a principled method for inferring source distributions of scientific simulator parameters while retaining as much uncertainty as possible.
- Abstract（参考訳）: 科学的モデリングアプリケーションは、しばしば観測のデータセットと整合したパラメータの分布を推定する必要がある。
しかし、多くの異なるソース分布がデータ一貫性シミュレーションの同じ分布を生成する可能性があるため、この問題は悪用される可能性がある。
等しく有効な情報源の中から原則的選択を行うために,最大エントロピー分布,すなわち可能な限り不確実性を維持することを優先する手法を提案する。
提案手法は,Sliced-Wasserstein距離を利用して,データセットとシミュレーションの差を計測し,難易度の高いシミュレータに適合する。
提案手法をいくつかのタスクでベンチマークし, シミュレーションの忠実さを犠牲にすることなく, 従来の推定手法よりもかなり高いエントロピーでソース分布を復元できることを実証した。
最後に,本手法の有用性を実証するために,何千もの単一ニューロン計測を用いた実験データセットから,Hodgkin-Huxleyモデルのパラメータのソース分布を推定する。
本稿では,科学シミュレーションパラメータのソース分布を可能な限り不確実性を維持しつつ推定する原理的手法を提案する。
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