論文の概要: Towards Learning Stochastic Population Models by Gradient Descent

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.07049v2
• Date: Fri, 28 Jun 2024 13:14:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-01 21:25:00.691849
• Title: Towards Learning Stochastic Population Models by Gradient Descent
• Title（参考訳）: グラディエント老化による確率的人口モデル学習に向けて
• Authors: Justin N. Kreikemeyer, Philipp Andelfinger, Adelinde M. Uhrmacher,
• Abstract要約: パラメータと構造を同時に推定することで,最適化手法に大きな課題が生じることを示す。 モデルの正確な推定を実証するが、擬似的、解釈可能なモデルの推論を強制することは、難易度を劇的に高める。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Increasing effort is put into the development of methods for learning mechanistic models from data. This task entails not only the accurate estimation of parameters but also a suitable model structure. Recent work on the discovery of dynamical systems formulates this problem as a linear equation system. Here, we explore several simulation-based optimization approaches, which allow much greater freedom in the objective formulation and weaker conditions on the available data. We show that even for relatively small stochastic population models, simultaneous estimation of parameters and structure poses major challenges for optimization procedures. Particularly, we investigate the application of the local stochastic gradient descent method, commonly used for training machine learning models. We demonstrate accurate estimation of models but find that enforcing the inference of parsimonious, interpretable models drastically increases the difficulty. We give an outlook on how this challenge can be overcome.
• Abstract（参考訳）: データからメカニスティックモデルを学習する手法の開発に、さらなる努力が注がれている。 このタスクはパラメータの正確な推定だけでなく、適切なモデル構造も必要です。 力学系の発見に関する最近の研究は、この問題を線形方程式系として定式化している。 そこで本研究では,対象データに対する客観的な定式化とより弱い条件において,より自由度の高いシミュレーションに基づく最適化手法について検討する。 比較的小さな確率的集団モデルであっても,パラメータと構造を同時推定することは,最適化手法の大きな課題であることを示す。 特に,機械学習モデルの学習によく用いられる局所確率勾配勾配法の適用について検討する。 モデルの正確な推定を実証するが、擬似的、解釈可能なモデルの推論を強制することは、難易度を劇的に高める。 私たちはこの挑戦がいかに克服できるかを概観する。

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