論文の概要: Parameter Inference via Differentiable Diffusion Bridge Importance Sampling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.08993v1
• Date: Wed, 13 Nov 2024 19:33:47 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-15 15:25:17.615285
• Title: Parameter Inference via Differentiable Diffusion Bridge Importance Sampling
• Title（参考訳）: 微分拡散ブリッジインパタンスサンプリングによるパラメータ推定
• Authors: Nicklas Boserup, Gefan Yang, Michael Lind Severinsen, Christy Anna Hipsley, Stefan Sommer,
• Abstract要約: 本研究では,高次元非線形拡散過程においてパラメータ推論を行う手法を提案する。 本研究は、祖先の状態復元を含む種間の進化と関係に関する知見を得るために、その適用性について述べる。 この, 数値的に安定な, スコアマッチングに基づくパラメータ推定フレームワークを, 生物学的2次元および3次元形態計測データ上で提示し, 実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.747623282473278
• License:
• Abstract: We introduce a methodology for performing parameter inference in high-dimensional, non-linear diffusion processes. We illustrate its applicability for obtaining insights into the evolution of and relationships between species, including ancestral state reconstruction. Estimation is performed by utilising score matching to approximate diffusion bridges, which are subsequently used in an importance sampler to estimate log-likelihoods. The entire setup is differentiable, allowing gradient ascent on approximated log-likelihoods. This allows both parameter inference and diffusion mean estimation. This novel, numerically stable, score matching-based parameter inference framework is presented and demonstrated on biological two- and three-dimensional morphometry data.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,高次元非線形拡散過程においてパラメータ推論を行う手法を提案する。 本研究は、祖先の状態復元を含む種間の進化と関係に関する知見を得るために、その適用性について述べる。 スコアマッチングを近似拡散ブリッジに利用して評価を行い、その後、重要サンプル装置でログ類似度を推定する。 全体の設定は微分可能であり、近似されたログライクな部分の勾配を上昇させることができる。 これにより、パラメータ推定と拡散平均推定の両方が可能となる。 この, 数値的に安定な, スコアマッチングに基づくパラメータ推定フレームワークを, 生物学的2次元および3次元形態計測データ上で提示し, 実証した。

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