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。

関連論文リスト

• A Stein Gradient Descent Approach for Doubly Intractable Distributions [5.63014864822787]
  そこで本研究では,2重に抽出可能な分布を推定するために,モンテカルロ・スタイン変分勾配勾配(MC-SVGD)法を提案する。 提案手法は,後続分布に匹敵する推論性能を提供しながら,既存のアルゴリズムよりもかなりの計算ゲインを達成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-28T13:42:27Z)
• Conditionally-Conjugate Gaussian Process Factor Analysis for Spike Count Data via Data Augmentation [8.114880112033644]
  近年、GPFAはスパイクカウントデータをモデル化するために拡張されている。 本稿では,解析的および計算的抽出可能な推論が可能な条件共役型ガウス過程因子解析(ccGPFA)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-19T21:53:36Z)
• Score matching for sub-Riemannian bridge sampling [2.048226951354646]
  機械学習の最近の進歩は、サブリーマン勾配上でのスコア近似器のトレーニングを可能にするために修正することができる。 本研究では,ハイゼンベルク層群における橋梁プロセスの試料の数値実験を行い,その濃度を短時間で測定した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-23T17:45:53Z)
• Fusion of Gaussian Processes Predictions with Monte Carlo Sampling [61.31380086717422]
  科学と工学において、私たちはしばしば興味のある変数の正確な予測のために設計されたモデルで作業します。 これらのモデルが現実の近似であることを認識し、複数のモデルを同じデータに適用し、結果を統合することが望ましい。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-03T04:21:21Z)
• Geometric Neural Diffusion Processes [55.891428654434634]
  拡散モデルの枠組みを拡張して、無限次元モデリングに一連の幾何学的先行を組み込む。 これらの条件で、生成関数モデルが同じ対称性を持つことを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-11T16:51:38Z)
• Probabilistic Unrolling: Scalable, Inverse-Free Maximum Likelihood Estimation for Latent Gaussian Models [69.22568644711113]
  我々は,モンテカルロサンプリングと反復線形解法を組み合わせた確率的アンローリングを導入し,行列逆転を回避した。 理論的解析により,解法の繰り返しによる解法の解法と逆転が最大値推定の勾配推定を高速化することを示した。 シミュレーションおよび実データ実験において、確率的アンロールは、モデル性能の損失を最小限に抑えながら、勾配EMよりも桁違いに高速な潜在ガウスモデルを学習することを示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-05T21:08:34Z)
• B\'ezier Curve Gaussian Processes [8.11969931278838]
  本稿では,確率的B'ezier曲線上に構築された新しい確率的シーケンスモデルを提案する。 混合密度ネットワークと組み合わせることで、平均場変動近似を必要とせずにベイズ条件推論を行うことができる。 このモデルは歩行者の軌跡予測に使われ、生成した予測はGP前でも機能する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-03T19:49:57Z)
• Local Random Feature Approximations of the Gaussian Kernel [14.230653042112834]
  本稿では,一般的なガウスカーネルと,ランダムな特徴近似を用いてカーネルベースモデルを線形化する手法に着目する。 このような手法は、高周波データをモデル化する際、悪い結果をもたらすことを示すとともに、カーネル近似と下流性能を大幅に改善する新たなローカライズ手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-12T09:52:36Z)
• Pathwise Conditioning of Gaussian Processes [72.61885354624604]
  ガウス過程後部をシミュレーションするための従来のアプローチでは、有限個の入力位置のプロセス値の限界分布からサンプルを抽出する。 この分布中心の特徴づけは、所望のランダムベクトルのサイズで3次スケールする生成戦略をもたらす。 条件付けのこのパスワイズ解釈が、ガウス過程の後部を効率的にサンプリングするのに役立てる近似の一般族をいかに生み出すかを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-11-08T17:09:37Z)
• Efficiently Sampling Functions from Gaussian Process Posteriors [76.94808614373609]
  高速後部サンプリングのための簡易かつ汎用的なアプローチを提案する。 分離されたサンプルパスがガウス過程の後部を通常のコストのごく一部で正確に表現する方法を実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-02-21T14:03:16Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。