論文の概要: Fast, accurate and lightweight sequential simulation-based inference using Gaussian locally linear mappings
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.07454v3
- Date: Sat, 22 Jun 2024 09:26:27 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-26 01:31:59.809813
- Title: Fast, accurate and lightweight sequential simulation-based inference using Gaussian locally linear mappings
- Title（参考訳）: ガウス局所線型写像を用いた高速で高精度で軽量な逐次シミュレーションに基づく推論
- Authors: Henrik Häggström, Pedro L. C. Rodrigues, Geoffroy Oudoumanessah, Florence Forbes, Umberto Picchini,
- Abstract要約: シミュレーションベース推論(SBI)の代替として,確率と後部分布の両方を近似する手法を提案する。
提案手法は,マルチモーダル後部であっても,最先端NNベースのSBI法と比較して正確な後部推測を導出する。
本研究は,SBI文献から得られたいくつかのベンチマークモデルと,mRNAトランスフェクション後の翻訳動態の生物学的モデルについて述べる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.820217860574125
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Bayesian inference for complex models with an intractable likelihood can be tackled using algorithms performing many calls to computer simulators. These approaches are collectively known as "simulation-based inference" (SBI). Recent SBI methods have made use of neural networks (NN) to provide approximate, yet expressive constructs for the unavailable likelihood function and the posterior distribution. However, the trade-off between accuracy and computational demand leaves much space for improvement. In this work, we propose an alternative that provides both approximations to the likelihood and the posterior distribution, using structured mixtures of probability distributions. Our approach produces accurate posterior inference when compared to state-of-the-art NN-based SBI methods, even for multimodal posteriors, while exhibiting a much smaller computational footprint. We illustrate our results on several benchmark models from the SBI literature and on a biological model of the translation kinetics after mRNA transfection.
- Abstract（参考訳）: 難易度の高い複素モデルに対するベイズ推論は、計算機シミュレータへの多くの呼び出しを実行するアルゴリズムを用いて取り組むことができる。
これらの手法を総合的に「シミュレーションベース推論(SBI)」と呼ぶ。
近年のSBI法では、ニューラルネットワーク(NN)を用いて、不可能な可能性関数と後部分布の近似的かつ表現的な構造を提供している。
しかし、精度と計算需要のトレードオフは、改善の余地を多く残している。
本研究では,確率分布の構造的混合を用いて,確率分布と後部分布の両方を近似する手法を提案する。
提案手法は,マルチモーダル後部であっても,最先端のNNベースのSBI法と比較して,計算フットプリントがはるかに小さく,正確な後部推測を導出する。
本研究は,SBI文献から得られたいくつかのベンチマークモデルと,mRNAトランスフェクション後の翻訳動態の生物学的モデルについて述べる。
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