論文の概要: Gaussian Ensemble Belief Propagation for Efficient Inference in High-Dimensional Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.08193v3
• Date: Mon, 6 May 2024 05:59:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-07 23:35:59.001613
• Title: Gaussian Ensemble Belief Propagation for Efficient Inference in High-Dimensional Systems
• Title（参考訳）: 高次元システムにおける効率的な推論のためのガウスアンサンブル信念伝播
• Authors: Dan MacKinlay, Russell Tsuchida, Dan Pagendam, Petra Kuhnert,
• Abstract要約: 本稿では,Gaussian Ensemble Belief propagation (GEnBP)アルゴリズムを提案する。 これはEnsemble KalmanフィルタとGaBP(Gassian Belief propagation)法の融合である。 データ同化、システム識別、階層モデルなどの一般的な問題構造に適用できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.6773638205393198
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Efficient inference in high-dimensional models remains a central challenge in machine learning. This paper introduces the Gaussian Ensemble Belief Propagation (GEnBP) algorithm, a fusion of the Ensemble Kalman filter and Gaussian Belief Propagation (GaBP) methods. GEnBP updates ensembles by passing low-rank local messages over a graphical model. This combination inherits favourable qualities from each method. Ensemble techniques allow GEnBP to handle high-dimensional states, parameters and intricate, noisy, black-box generation processes. The use of local messages in a graphical model structure ensures that the approach can efficiently handle complex dependence structures. GEnBP is advantageous when the ensemble size may be considerably smaller than the inference dimension. This scenario often arises in fields such as spatiotemporal modelling, image processing and physical model inversion. GEnBP can be applied to general problem structures, including data assimilation, system identification and hierarchical models. Supporting code is available at https://github.com/danmackinlay/GEnBP
• Abstract（参考訳）: 高次元モデルにおける効率的な推論は、マシンラーニングにおいて依然として中心的な課題である。 本稿では,Gaussian Ensemble Belief Propagation (GEnBP)アルゴリズム,Ensemble KalmanフィルタとGaBP法の融合について述べる。 GEnBPは、グラフィックモデル上で低ランクのローカルメッセージを渡すことでアンサンブルを更新する。 この組み合わせはそれぞれの方法から好ましい品質を継承する。 アンサンブル技術により、GEnBPは高次元状態、パラメータ、複雑なノイズ、ブラックボックス生成プロセスを扱うことができる。 グラフィカルモデル構造におけるローカルメッセージの使用により、アプローチが複雑な依存構造を効率的に扱うことができる。 アンサンブルサイズが推論次元よりもかなり小さい場合、GEnBPは有利である。 このシナリオは時空間モデリング、画像処理、物理モデル反転といった分野にしばしば現れる。 GEnBPは、データ同化、システム識別、階層モデルなどの一般的な問題構造に適用できる。 サポートコードはhttps://github.com/danmackinlay/GEnBPで入手できる。

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