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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.08193v5
• Date: Mon, 30 Sep 2024 02:01:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-01 22:01:26.717671
• 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: 高次元モデルにおける効率的な推論は、機械学習における中心的な課題である。 本稿では Ensemble Kalman Filter (EnKF) と Gaussian Belief Propagation (GaBP) を紹介する。 GEnBPは、グラフィカルモデルのエッジに低ランクのローカルメッセージを渡すことで、先行サンプルのアンサンブルを後続サンプルに更新する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.6773638205393198
• License:
• Abstract: Efficient inference in high-dimensional models is a central challenge in machine learning. We introduce the Gaussian Ensemble Belief Propagation (GEnBP) algorithm, which combines the strengths of the Ensemble Kalman Filter (EnKF) and Gaussian Belief Propagation (GaBP) to address this challenge. GEnBP updates ensembles of prior samples into posterior samples by passing low-rank local messages over the edges of a graphical model, enabling efficient handling of high-dimensional states, parameters, and complex, noisy, black-box generation processes. By utilizing local message passing within a graphical model structure, GEnBP effectively manages complex dependency structures and remains computationally efficient even when the ensemble size is much smaller than the inference dimension - a common scenario in spatiotemporal modeling, image processing, and physical model inversion. We demonstrate that GEnBP can be applied to various problem structures, including data assimilation, system identification, and hierarchical models, and show through experiments that it outperforms existing methods in terms of accuracy and computational efficiency. 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、機械学習における中心的な課題である。 本稿では、この課題に対処するために、EnKF(Ensemble Kalman Filter)とGaBP(Gassian Belief Propagation)の強みを組み合わせたGaussian Ensemble Belief Propagation(GEnBP)アルゴリズムを提案する。 GEnBPは、グラフィカルモデルのエッジに低ランクのローカルメッセージを渡すことで、先行サンプルのアンサンブルを後続サンプルに更新し、高次元の状態、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の効率的な処理を可能にする。 グラフィカルモデル構造内でのローカルメッセージパッシングを利用することで、GEnBPは複雑な依存性構造を効果的に管理し、アンサンブルサイズが推論次元よりもはるかに小さい場合でも計算効率を保ちます。 GEnBPは,データ同化,システム同定,階層モデルなど,様々な問題構造に適用可能であることを実証し,既存の手法よりも精度と計算効率が優れていることを示す。 サポートコードはhttps://github.com/danmackinlay/GEnBPで入手できる。

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