論文の概要: von Mises Quasi-Processes for Bayesian Circular Regression

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.13151v1
• Date: Wed, 19 Jun 2024 01:57:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-21 23:38:44.244846
• Title: von Mises Quasi-Processes for Bayesian Circular Regression
• Title（参考訳）: ベイジアン回路回帰のための疑似準数式
• Authors: Yarden Cohen, Alexandre Khae Wu Navarro, Jes Frellsen, Richard E. Turner, Raziel Riemer, Ari Pakman,
• Abstract要約: 円値ランダム関数上の表現的および解釈可能な分布の族を探索する。 結果の確率モデルは、統計物理学における連続スピンモデルと関係を持つ。 後続推論のために、高速マルコフ連鎖モンテカルロサンプリングに寄与するストラトノビッチのような拡張を導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 57.88921637944379
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The need for regression models to predict circular values arises in many scientific fields. In this work we explore a family of expressive and interpretable distributions over circle-valued random functions related to Gaussian processes targeting two Euclidean dimensions conditioned on the unit circle. The resulting probability model has connections with continuous spin models in statistical physics. Moreover, its density is very simple and has maximum-entropy, unlike previous Gaussian process-based approaches, which use wrapping or radial marginalization. For posterior inference, we introduce a new Stratonovich-like augmentation that lends itself to fast Markov Chain Monte Carlo sampling. We argue that transductive learning in these models favors a Bayesian approach to the parameters. We present experiments applying this model to the prediction of (i) wind directions and (ii) the percentage of the running gait cycle as a function of joint angles.
• Abstract（参考訳）: 円の値を予測する回帰モデルの必要性は多くの科学分野に現れている。 本研究では、単位円上で条件付けられた2つのユークリッド次元を対象とするガウス過程に関連する円値ランダム関数上の表現的および解釈可能な分布の族を探索する。 結果の確率モデルは、統計物理学における連続スピンモデルと関係を持つ。 さらに、その密度は非常に単純で最大エントロピーを持ち、ラッピングやラジアル境界化を使ったガウスのプロセスベースのアプローチとは違っている。 後続推論のために、高速マルコフ連鎖モンテカルロサンプリングに寄与するストラトノビッチのような拡張を導入する。 これらのモデルにおける帰納的学習は、パラメータに対するベイズ的アプローチを好む。 本モデルを用いた予測実験について述べる。 (一)風向及び風向 (ii)関節角度の関数としての走行歩行周期の比率。

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