論文の概要: All-in-one simulation-based inference

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.09636v3
• Date: Mon, 15 Jul 2024 07:45:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-17 01:05:49.482697
• Title: All-in-one simulation-based inference
• Title（参考訳）: オールインワンシミュレーションに基づく推論
• Authors: Manuel Gloeckler, Michael Deistler, Christian Weilbach, Frank Wood, Jakob H. Macke,
• Abstract要約: 我々は、現在の制限を克服する新しい償却推論手法、Simformerを提案する。 Simformerは、ベンチマークタスクにおける現在の最先端の償却推論アプローチより優れています。 関数値パラメータを持つモデルに適用することができ、欠落または非構造化データによる推論シナリオを処理でき、パラメータとデータの合同分布の任意の条件をサンプリングすることができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.41881319338419
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Amortized Bayesian inference trains neural networks to solve stochastic inference problems using model simulations, thereby making it possible to rapidly perform Bayesian inference for any newly observed data. However, current simulation-based amortized inference methods are simulation-hungry and inflexible: They require the specification of a fixed parametric prior, simulator, and inference tasks ahead of time. Here, we present a new amortized inference method -- the Simformer -- which overcomes these limitations. By training a probabilistic diffusion model with transformer architectures, the Simformer outperforms current state-of-the-art amortized inference approaches on benchmark tasks and is substantially more flexible: It can be applied to models with function-valued parameters, it can handle inference scenarios with missing or unstructured data, and it can sample arbitrary conditionals of the joint distribution of parameters and data, including both posterior and likelihood. We showcase the performance and flexibility of the Simformer on simulators from ecology, epidemiology, and neuroscience, and demonstrate that it opens up new possibilities and application domains for amortized Bayesian inference on simulation-based models.
• Abstract（参考訳）: 償却ベイズ推論は、モデルシミュレーションを用いて確率的推論問題を解決するためにニューラルネットワークを訓練し、新たに観測されたデータに対してベイズ推論を迅速に実行できるようにする。 しかし、現在のシミュレーションベースの償却推論手法は、シミュレーションに長けており、非柔軟である: 固定パラメトリック事前、シミュレータ、推論タスクを事前に指定する必要がある。 ここでは、これらの制限を克服する新しい償却推論手法、Simformerを提案する。 トランスフォーマーアーキテクチャで確率的拡散モデルをトレーニングすることにより、Simformerは、現在の最先端のアモート化推論アプローチをベンチマークタスクで上回り、より柔軟になる。関数値パラメータを持つモデルに適用でき、欠落したデータや非構造データで推論シナリオを処理でき、後と後の両方を含むパラメータとデータの結合分布の任意の条件をサンプリングすることができる。 生態学,疫学,神経科学のシミュレータ上でのSimformerの性能と柔軟性を実証し,シミュレーションベースモデルによるベイズ推定に対する新たな可能性と応用領域を開くことを実証した。

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