論文の概要: Neural Methods for Amortised Parameter Inference

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.12484v1
• Date: Thu, 18 Apr 2024 19:57:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-22 16:54:13.332810
• Title: Neural Methods for Amortised Parameter Inference
• Title（参考訳）: Amortizedパラメータ推論のためのニューラルネットワーク
• Authors: Andrew Zammit-Mangion, Matthew Sainsbury-Dale, Raphaël Huser,
• Abstract要約: 統計的推論のためのシミュレーションベースの手法は、過去50年間に劇的に進化してきた。 この分野では、ニューラルネットワークの表現能力を受け入れることで、新たな革命が起きている。 結果として得られるツールは、高速なフィードフォワード操作を通じて推論を迅速に行うことができるという意味で、償却される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Simulation-based methods for making statistical inference have evolved dramatically over the past 50 years, keeping pace with technological advancements. The field is undergoing a new revolution as it embraces the representational capacity of neural networks, optimisation libraries, and graphics processing units for learning complex mappings between data and inferential targets. The resulting tools are amortised, in the sense that they allow inference to be made quickly through fast feedforward operations. In this article we review recent progress made in the context of point estimation, approximate Bayesian inference, the automatic construction of summary statistics, and likelihood approximation. The review also covers available software, and includes a simple illustration to showcase the wide array of tools available for amortised inference and the benefits they offer over state-of-the-art Markov chain Monte Carlo methods. The article concludes with an overview of relevant topics and an outlook on future research directions.
• Abstract（参考訳）: 統計的推論のためのシミュレーションベースの手法は、過去50年間で劇的に進化し、技術進歩のペースを維持している。 ニューラルネットワーク、最適化ライブラリ、およびデータと推論ターゲットの間の複雑なマッピングを学習するためのグラフィクス処理ユニットの表現能力を受け入れることにより、この分野は新たな革命を経験している。 結果として得られるツールは、高速なフィードフォワード操作によって推論を迅速に行うことができるという意味で、償却される。 本稿では, 点推定, 近似ベイズ推定, 要約統計の自動構築, 確率近似の文脈における最近の進歩を概観する。 このレビューでは、利用可能なソフトウェアについても取り上げており、償却推論に利用可能なツールや、最先端のMarkovチェーンであるMonte Carloメソッドに対するメリットを示すための簡単なイラストも紹介されている。 この記事は、関連するトピックの概要と今後の研究方向性の展望で締めくくっている。

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