論文の概要: Differentiable Calibration of Inexact Stochastic Simulation Models via Kernel Score Minimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.05315v1
• Date: Fri, 08 Nov 2024 04:13:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-11 14:53:25.175348
• Title: Differentiable Calibration of Inexact Stochastic Simulation Models via Kernel Score Minimization
• Title（参考訳）: カーネルスコア最小化による不正確な確率シミュレーションモデルの微分校正
• Authors: Ziwei Su, Diego Klabjan,
• Abstract要約: そこで本研究では,勾配降下によるカーネルスコア最小化による出力レベルデータを用いて,シミュレーションモデルの異なる入力パラメータを学習する。 モデル不正確性を考慮した新しい正規化結果を用いて,学習した入力パラメータの不確かさを定量化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.955062839855334
• License:
• Abstract: Stochastic simulation models are generative models that mimic complex systems to help with decision-making. The reliability of these models heavily depends on well-calibrated input model parameters. However, in many practical scenarios, only output-level data are available to learn the input model parameters, which is challenging due to the often intractable likelihood of the stochastic simulation model. Moreover, stochastic simulation models are frequently inexact, with discrepancies between the model and the target system. No existing methods can effectively learn and quantify the uncertainties of input parameters using only output-level data. In this paper, we propose to learn differentiable input parameters of stochastic simulation models using output-level data via kernel score minimization with stochastic gradient descent. We quantify the uncertainties of the learned input parameters using a frequentist confidence set procedure based on a new asymptotic normality result that accounts for model inexactness. The proposed method is evaluated on exact and inexact G/G/1 queueing models.
• Abstract（参考訳）: 確率シミュレーションモデルは、意思決定に役立つ複雑なシステムを模倣する生成モデルである。 これらのモデルの信頼性は、よく校正された入力モデルパラメータに大きく依存する。 しかし、多くの現実的なシナリオでは、入力モデルパラメータを学習するために出力レベルのデータしか利用できない。 さらに、確率的シミュレーションモデルは、モデルと対象システムの間に相違があるため、しばしば不完全である。 出力レベルのデータのみを用いて、入力パラメータの不確かさを効果的に学習し、定量化する方法はない。 本稿では,確率勾配勾配を用いたカーネルスコア最小化による出力レベルデータを用いて,確率シミュレーションモデルの微分可能な入力パラメータを学習する。 モデル不適合を考慮に入れた新しい漸近正規化結果に基づいて、頻繁な信頼度設定手順を用いて、学習された入力パラメータの不確かさを定量化する。 提案手法は,G/G/1待ち行列の正確かつ不正確なモデルに基づいて評価する。

関連論文リスト

• Diffusion posterior sampling for simulation-based inference in tall data settings [53.17563688225137]
  シミュレーションベース推論(SBI)は、入力パラメータを所定の観測に関連付ける後部分布を近似することができる。 本研究では、モデルのパラメータをより正確に推測するために、複数の観測値が利用できる、背の高いデータ拡張について考察する。 提案手法を,最近提案した各種数値実験の競合手法と比較し,数値安定性と計算コストの観点から,その優位性を実証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-11T09:23:36Z)
• Towards Learning Stochastic Population Models by Gradient Descent [0.0]
  パラメータと構造を同時に推定することで,最適化手法に大きな課題が生じることを示す。 モデルの正確な推定を実証するが、擬似的、解釈可能なモデルの推論を強制することは、難易度を劇的に高める。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-10T14:38:58Z)
• Learning minimal representations of stochastic processes with variational autoencoders [52.99137594502433]
  プロセスを記述するのに必要なパラメータの最小セットを決定するために、教師なしの機械学習アプローチを導入する。 我々の手法はプロセスを記述する未知のパラメータの自律的な発見を可能にする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-21T14:25:06Z)
• Context-specific kernel-based hidden Markov model for time series analysis [9.007829035130886]
  カーネル密度推定に基づく隠れマルコフモデルを提案する。 コンテキスト固有のベイズネットワークを使ってカーネルの依存関係をキャプチャできる。 提案モデルによる可能性と分類精度の利点を定量化し分析する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-24T09:10:38Z)
• Rigorous Assessment of Model Inference Accuracy using Language Cardinality [5.584832154027001]
  我々は,統計的推定を決定論的精度尺度に置き換えることで,モデル精度評価におけるバイアスと不確実性を最小化する体系的アプローチを開発する。 我々は、最先端の推論ツールによって推定されるモデルの精度を評価することによって、我々のアプローチの一貫性と適用性を実験的に実証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-29T21:03:26Z)
• Probabilities Are Not Enough: Formal Controller Synthesis for Stochastic Dynamical Models with Epistemic Uncertainty [68.00748155945047]
  複雑な力学系のモデルにおける不確実性を捉えることは、安全なコントローラの設計に不可欠である。 いくつかのアプローチでは、安全と到達可能性に関する時間的仕様を満たすポリシーを形式的な抽象化を用いて合成する。 我々の貢献は、ノイズ、不確実なパラメータ、外乱を含む連続状態モデルに対する新しい抽象的制御法である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-12T07:57:03Z)
• Learning Summary Statistics for Bayesian Inference with Autoencoders [58.720142291102135]
  我々は,ディープニューラルネットワークに基づくオートエンコーダの内部次元を要約統計として利用する。 パラメータ関連情報を全て符号化するエンコーダのインセンティブを作成するため,トレーニングデータの生成に使用した暗黙的情報にデコーダがアクセスできるようにする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-01-28T12:00:31Z)
• Calibrating Over-Parametrized Simulation Models: A Framework via Eligibility Set [3.862247454265944]
  厳密な頻繁な統計的保証を満たす校正手法を開発するための枠組みを開発する。 本手法は,書籍市場シミュレータのキャリブレーションへの応用を含む,いくつかの数値例で実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-27T00:59:29Z)
• Anomaly Detection of Time Series with Smoothness-Inducing Sequential Variational Auto-Encoder [59.69303945834122]
  Smoothness-Inducing Sequential Variational Auto-Encoder (SISVAE) モデルを提案する。 我々のモデルは、フレキシブルニューラルネットワークを用いて各タイムスタンプの平均と分散をパラメータ化する。 合成データセットと公開実世界のベンチマークの両方において,本モデルの有効性を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-02-02T06:15:15Z)
• Goal-directed Generation of Discrete Structures with Conditional Generative Models [85.51463588099556]
  本稿では,強化学習目標を直接最適化し,期待される報酬を最大化するための新しいアプローチを提案する。 提案手法は、ユーザ定義プロパティを持つ分子の生成と、所定の目標値を評価する短いピソン表現の同定という2つのタスクで検証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-05T20:03:13Z)
• DISCO: Double Likelihood-free Inference Stochastic Control [29.84276469617019]
  確率自由推論のためのベイズ統計学における現代シミュレータのパワーと最近の技術を活用することを提案する。 シミュレーションパラメータの後方分布は、システムの潜在的非解析モデルによって伝播される。 実験により、制御器の提案により、古典的な制御やロボット工学のタスクにおいて、優れた性能と堅牢性が得られることが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-02-18T05:29:40Z)

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。