Fugu-MT 論文翻訳(概要): Cost-aware Simulation-based Inference

論文の概要: Cost-aware Simulation-based Inference

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.07930v1
Date: Thu, 10 Oct 2024 13:57:27 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-10-31 13:53:52.220504
Title: Cost-aware Simulation-based Inference
Title（参考訳）: コスト・アウェア・シミュレーションに基づく推論
Authors: Ayush Bharti, Daolang Huang, Samuel Kaski, François-Xavier Briol,
Abstract要約: 本稿では,既存のサンプリングベースのSBI手法のコストを大幅に削減できるテキストコスト対応SBI手法を提案する。提案手法は疫学から電気通信工学までのモデルで広く研究されており,推測コストの大幅な削減が図られている。
参考スコア（独自算出の注目度）: 21.669083918105976
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Simulation-based inference (SBI) is the preferred framework for estimating parameters of intractable models in science and engineering. A significant challenge in this context is the large computational cost of simulating data from complex models, and the fact that this cost often depends on parameter values. We therefore propose \textit{cost-aware SBI methods} which can significantly reduce the cost of existing sampling-based SBI methods, such as neural SBI and approximate Bayesian computation. This is achieved through a combination of rejection and self-normalised importance sampling, which significantly reduces the number of expensive simulations needed. Our approach is studied extensively on models from epidemiology to telecommunications engineering, where we obtain significant reductions in the overall cost of inference.
Abstract（参考訳）: シミュレーションベース推論(SBI)は、科学と工学における難解モデルのパラメータを推定する上で好まれるフレームワークである。この文脈で重要な課題は、複雑なモデルからデータをシミュレーションする膨大な計算コストと、このコストがしばしばパラメータ値に依存するという事実である。そこで我々は,ニューラルSBIやベイズ近似計算など,既存のサンプリングベースSBI手法のコストを大幅に削減できる「textit{cost-aware SBI method」を提案する。これは、拒絶と自己正規化重要度サンプリングの組み合わせによって達成され、必要な高価なシミュレーションの数を大幅に削減する。提案手法は疫学から電気通信工学までのモデルで広く研究されており,推測コストの大幅な削減が図られている。

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