Fugu-MT 論文翻訳(概要): Empirical Bayes for Dynamic Bayesian Networks Using Generalized Variational Inference

論文の概要: Empirical Bayes for Dynamic Bayesian Networks Using Generalized Variational Inference

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.17831v1
Date: Tue, 25 Jun 2024 14:34:51 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-06-27 17:36:24.607682
Title: Empirical Bayes for Dynamic Bayesian Networks Using Generalized Variational Inference
Title（参考訳）: 一般化変分推論を用いた動的ベイズネットワークの実証ベイズ
Authors: Vyacheslav Kungurtsev, Apaar Garg, Aarya Khandelwal, Parth Sandeep Ratogi, Bapi Chatterjee, Jakub Marecek,
Abstract要約: 本研究では,動的ベイズネットワークを学習するための経験的ベイズアプローチを実演する。構造と重みのいくつかの点推定から始めることで、データ駆動モデルを使用して不確実性を定量化することができる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 13.766454253842788
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: In this work, we demonstrate the Empirical Bayes approach to learning a Dynamic Bayesian Network. By starting with several point estimates of structure and weights, we can use a data-driven prior to subsequently obtain a model to quantify uncertainty. This approach uses a recent development of Generalized Variational Inference, and indicates the potential of sampling the uncertainty of a mixture of DAG structures as well as a parameter posterior.
Abstract（参考訳）: 本研究では,動的ベイズネットワークを学習するための経験的ベイズアプローチを実演する。構造と重みのいくつかの点推定から始めることで、データ駆動モデルを使用して不確実性を定量化することができる。このアプローチは最近の一般化変分推論の展開を利用しており、DAG構造の混合の不確かさとパラメータ後部をサンプリングする可能性を示している。

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