論文の概要: Diffusion posterior sampling for simulation-based inference in tall data settings

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.07593v2
• Date: Fri, 7 Jun 2024 14:07:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-10 19:28:06.744562
• Title: Diffusion posterior sampling for simulation-based inference in tall data settings
• Title（参考訳）: 高精度データ設定におけるシミュレーションに基づく推論のための拡散後サンプリング
• Authors: Julia Linhart, Gabriel Victorino Cardoso, Alexandre Gramfort, Sylvain Le Corff, Pedro L. C. Rodrigues,
• Abstract要約: シミュレーションベース推論(SBI)は、入力パラメータを所定の観測に関連付ける後部分布を近似することができる。 本研究では、モデルのパラメータをより正確に推測するために、複数の観測値が利用できる、背の高いデータ拡張について考察する。 提案手法を,最近提案した各種数値実験の競合手法と比較し,数値安定性と計算コストの観点から,その優位性を実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 53.17563688225137
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Determining which parameters of a non-linear model best describe a set of experimental data is a fundamental problem in science and it has gained much traction lately with the rise of complex large-scale simulators. The likelihood of such models is typically intractable, which is why classical MCMC methods can not be used. Simulation-based inference (SBI) stands out in this context by only requiring a dataset of simulations to train deep generative models capable of approximating the posterior distribution that relates input parameters to a given observation. In this work, we consider a tall data extension in which multiple observations are available to better infer the parameters of the model. The proposed method is built upon recent developments from the flourishing score-based diffusion literature and allows to estimate the tall data posterior distribution, while simply using information from a score network trained for a single context observation. We compare our method to recently proposed competing approaches on various numerical experiments and demonstrate its superiority in terms of numerical stability and computational cost.
• Abstract（参考訳）: 非線形モデルのどのパラメータが実験データの集合を最もよく表すかを決定することは科学の基本的な問題であり、近年は複雑な大規模シミュレータの台頭によって大きな注目を集めている。 このようなモデルの可能性は通常難解であり、古典的なMCMC法は使用できない。 シミュレーションベース推論(SBI)は、入力パラメータを所定の観測に関連付ける後続分布を近似できる深層生成モデルの訓練にシミュレーションのデータセットを必要とするだけで、この文脈で際立っている。 本研究では、モデルのパラメータをより正確に推測するために、複数の観測値が利用できる、背の高いデータ拡張について考察する。 提案手法は,高度データ後部分布を推定し,単一の文脈観測のためにトレーニングされたスコアネットワークの情報を利用する。 提案手法を,最近提案した各種数値実験の競合手法と比較し,数値安定性と計算コストの観点から,その優位性を実証した。

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