論文の概要: Sequential Monte Carlo for Inclusive KL Minimization in Amortized Variational Inference

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.10610v1
• Date: Fri, 15 Mar 2024 18:13:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-19 22:44:00.350586
• Title: Sequential Monte Carlo for Inclusive KL Minimization in Amortized Variational Inference
• Title（参考訳）: 変分推論における包括的KL最小化のための連続モンテカルロ
• Authors: Declan McNamara, Jackson Loper, Jeffrey Regier,
• Abstract要約: SMC-Wakeは,モンテカルロの連続検層を用いて包摂的KL偏差の勾配を推定する補正式である。 シミュレーションと実データの両方を用いた実験では、SMC-Wakeは既存の手法よりも後方を正確に近似する変動分布に適合する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.126959812401426
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: For training an encoder network to perform amortized variational inference, the Kullback-Leibler (KL) divergence from the exact posterior to its approximation, known as the inclusive or forward KL, is an increasingly popular choice of variational objective due to the mass-covering property of its minimizer. However, minimizing this objective is challenging. A popular existing approach, Reweighted Wake-Sleep (RWS), suffers from heavily biased gradients and a circular pathology that results in highly concentrated variational distributions. As an alternative, we propose SMC-Wake, a procedure for fitting an amortized variational approximation that uses likelihood-tempered sequential Monte Carlo samplers to estimate the gradient of the inclusive KL divergence. We propose three gradient estimators, all of which are asymptotically unbiased in the number of iterations and two of which are strongly consistent. Our method interleaves stochastic gradient updates, SMC samplers, and iterative improvement to an estimate of the normalizing constant to reduce bias from self-normalization. In experiments with both simulated and real datasets, SMC-Wake fits variational distributions that approximate the posterior more accurately than existing methods.
• Abstract（参考訳）: エンコーダネットワークをトレーニングしてアモータライズされた変分推論を行う場合、KL(Kulback-Leibler)は、その最小値の質量被覆特性により、その近似から包含的あるいは前方的KLと呼ばれる近似への分岐がますます一般的になっている。 しかし、この目的を最小化するのは難しい。 既存の一般的なアプローチであるReweighted Wake-Sleep (RWS)は、偏りの強い勾配と、高度に集中した変動分布をもたらす円形の病理に悩まされている。 SMC-Wake(SMC-Wake)は,モンテカルロ検層を用いて包摂的KL偏差の勾配を推定する近似法である。 3つの勾配推定器を提案し、これらは全て漸近的に反復数に偏りがなく、2つは強く一貫したものである。 提案手法は, 確率勾配更新, SMC サンプリング器, 反復的な改良を行い, 正規化定数の推定を行い, 自己正規化からのバイアスを低減する。 シミュレーションと実データの両方を用いた実験では、SMC-Wakeは既存の手法よりも後方を正確に近似する変動分布に適合する。

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