論文の概要: Compositional simulation-based inference for time series

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.02728v1
• Date: Tue, 05 Nov 2024 01:55:07 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-06 14:59:22.064974
• Title: Compositional simulation-based inference for time series
• Title（参考訳）: 時系列の合成シミュレーションに基づく推論
• Authors: Manuel Gloeckler, Shoji Toyota, Kenji Fukumizu, Jakob H. Macke,
• Abstract要約: シミュレータは、時間とともに何千もの単一状態遷移を通して現実世界のダイナミクスをエミュレートする。 本研究では,個々の状態遷移に整合したパラメータを局所的に同定することで,マルコフシミュレータを活用可能なSBIフレームワークを提案する。 次に、これらの局所的な結果を合成して、時系列の観測全体と一致した後続のオーバーパラメータを求める。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.9975782468709
• License:
• Abstract: Amortized simulation-based inference (SBI) methods train neural networks on simulated data to perform Bayesian inference. While this approach avoids the need for tractable likelihoods, it often requires a large number of simulations and has been challenging to scale to time-series data. Scientific simulators frequently emulate real-world dynamics through thousands of single-state transitions over time. We propose an SBI framework that can exploit such Markovian simulators by locally identifying parameters consistent with individual state transitions. We then compose these local results to obtain a posterior over parameters that align with the entire time series observation. We focus on applying this approach to neural posterior score estimation but also show how it can be applied, e.g., to neural likelihood (ratio) estimation. We demonstrate that our approach is more simulation-efficient than directly estimating the global posterior on several synthetic benchmark tasks and simulators used in ecology and epidemiology. Finally, we validate scalability and simulation efficiency of our approach by applying it to a high-dimensional Kolmogorov flow simulator with around one million dimensions in the data domain.
• Abstract（参考訳）: Amortized Simulation-based Inference (SBI)メソッドは、シミュレーションデータに基づいてニューラルネットワークをトレーニングし、ベイズ推論を実行する。 このアプローチは、抽出可能な可能性を必要としないが、しばしば多くのシミュレーションを必要とし、時系列データへのスケールが困難である。 科学シミュレータは、時間とともに何千もの単一状態遷移を通して現実世界のダイナミクスをエミュレートする。 本研究では,個々の状態遷移に整合したパラメータを局所的に同定することで,マルコフシミュレータを活用可能なSBIフレームワークを提案する。 次に、これらの局所的な結果を合成して、時系列の観測全体と一致した後続のオーバーパラメータを求める。 本稿では,この手法を神経後部スコア推定に適用することに注力すると同時に,神経性確率(比)推定にどのように適用できるかを示す。 本手法は,エコロジーや疫学で用いられるいくつかの総合的なベンチマークタスクやシミュレータにおいて,グローバルな後部を直接推定するよりもシミュレーション効率がよいことを示す。 最後に,データ領域の約100万次元を有する高次元コルモゴロフフローシミュレータに適用することにより,提案手法のスケーラビリティとシミュレーション効率を検証する。

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