Fugu-MT 論文翻訳(概要): VISA: Variational Inference with Sequential Sample-Average Approximations

論文の概要: VISA: Variational Inference with Sequential Sample-Average Approximations

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.09429v2
Date: Fri, 15 Mar 2024 09:03:41 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-03-18 10:49:12.365623
Title: VISA: Variational Inference with Sequential Sample-Average Approximations
Title（参考訳）: VISA:逐次サンプル平均近似による変分推論
Authors: Heiko Zimmermann, Christian A. Naesseth, Jan-Willem van de Meent,
Abstract要約: 逐次サンプル平均近似(VISA)を用いた変分推論を提案する。 VISAは、サンプル平均近似を用いて、重要重み付きフォワード-KL変量推論を拡張する。我々は,VISAが標準重み付きフォワードKL変分推定に匹敵する近似精度を達成できることを実証した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 7.792333134503654
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: We present variational inference with sequential sample-average approximation (VISA), a method for approximate inference in computationally intensive models, such as those based on numerical simulations. VISA extends importance-weighted forward-KL variational inference by employing a sequence of sample-average approximations, which are considered valid inside a trust region. This makes it possible to reuse model evaluations across multiple gradient steps, thereby reducing computational cost. We perform experiments on high-dimensional Gaussians, Lotka-Volterra dynamics, and a Pickover attractor, which demonstrate that VISA can achieve comparable approximation accuracy to standard importance-weighted forward-KL variational inference with computational savings of a factor two or more for conservatively chosen learning rates.
Abstract（参考訳）: 本稿では,数値シミュレーションなどの計算集約モデルにおける近似推論手法として,逐次サンプル平均近似(VISA)を用いた変分推論を提案する。 VISAは、信頼領域内で有効と考えられるサンプル平均近似を用いて、重み付けされたフォワード-KL変量推論を拡張する。これにより、複数の勾配ステップでモデル評価を再利用し、計算コストを削減できる。我々は,高次元ガウス,ロトカ・ボルテラダイナミクス,およびピックオーバーアトラクタの実験を行い,VISAが標準重要度重み付きフォワード-KL変量推論に匹敵する近似精度を達成できることを示す。

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