Fugu-MT 論文翻訳(概要): Diffusion Generative Modelling for Divide-and-Conquer MCMC

論文の概要: Diffusion Generative Modelling for Divide-and-Conquer MCMC

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.11664v1
Date: Mon, 17 Jun 2024 15:48:46 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-06-18 12:54:18.316015
Title: Diffusion Generative Modelling for Divide-and-Conquer MCMC
Title（参考訳）: ディバイド・アンド・コンカヤMCMCの拡散生成モデル
Authors: C. Trojan, P. Fearnhead, C. Nemeth,
Abstract要約: Divide-and-conquer MCMCはマルコフ連鎖モンテカルロサンプリングの並列化戦略である。本稿では,拡散生成モデルを用いて後続分布に密度近似を適合させる手法を提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Divide-and-conquer MCMC is a strategy for parallelising Markov Chain Monte Carlo sampling by running independent samplers on disjoint subsets of a dataset and merging their output. An ongoing challenge in the literature is to efficiently perform this merging without imposing distributional assumptions on the posteriors. We propose using diffusion generative modelling to fit density approximations to the subposterior distributions. This approach outperforms existing methods on challenging merging problems, while its computational cost scales more efficiently to high dimensional problems than existing density estimation approaches.
Abstract（参考訳）: Divide-and-conquer MCMCは、Markov Chain Monte Carloサンプルをデータセットの非結合部分集合上で独立サンプリングし、その出力をマージすることで並列化する戦略である。文献における現在進行中の課題は、後方に分布的な仮定を課すことなく、この融合を効率的に行うことである。本稿では,拡散生成モデルを用いて後続分布に密度近似を適合させる手法を提案する。計算コストは既存の密度推定手法よりも高次元問題に効率よくスケールする。

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