論文の概要: BONE: a unifying framework for Bayesian online learning in non-stationary environments

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.10153v2
• Date: Mon, 18 Nov 2024 10:16:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-19 14:35:39.711490
• Title: BONE: a unifying framework for Bayesian online learning in non-stationary environments
• Title（参考訳）: BONE:非定常環境におけるベイズオンライン学習のための統合フレームワーク
• Authors: Gerardo Duran-Martin, Leandro Sánchez-Betancourt, Alexander Y. Shestopaloff, Kevin Murphy,
• Abstract要約: BONE は (B)ayesian (O)nline learning in (N)on-stationary (E)nvironments の略である。 BONEは、オンライン学習、事前予測、文脈的盗賊など、さまざまな問題に対処するための共通の構造を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 44.30046484614902
• License:
• Abstract: We propose a unifying framework for methods that perform Bayesian online learning in non-stationary environments. We call the framework BONE, which stands for (B)ayesian (O)nline learning in (N)on-stationary (E)nvironments. BONE provides a common structure to tackle a variety of problems, including online continual learning, prequential forecasting, and contextual bandits. The framework requires specifying three modelling choices: (i) a model for measurements (e.g., a neural network), (ii) an auxiliary process to model non-stationarity (e.g., the time since the last changepoint), and (iii) a conditional prior over model parameters (e.g., a multivariate Gaussian). The framework also requires two algorithmic choices, which we use to carry out approximate inference under this framework: (i) an algorithm to estimate beliefs (posterior distribution) about the model parameters given the auxiliary variable, and (ii) an algorithm to estimate beliefs about the auxiliary variable. We show how this modularity allows us to write many different existing methods as instances of BONE; we also use this framework to propose a new method. We then experimentally compare existing methods with our proposed new method on several datasets; we provide insights into the situations that make one method more suitable than another for a given task.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,非定常環境下でベイズオンライン学習を行う手法の統一フレームワークを提案する。 BONE は (B)ayesian (O)nline learning in (N)on-stationary (E)nvironments の略である。 BONEは、オンライン連続学習、事前予測、文脈的盗賊など、さまざまな問題に対処するための共通の構造を提供する。 フレームワークは3つのモデリング選択を指定する必要がある。 (i)測定用モデル(例えば、ニューラルネットワーク) 二 非定常性(例えば、最後の変更点以降の時間)をモデル化するための補助的過程及び (三)モデルパラメータ(例えば多変量ガウス)に対する条件付き事前 このフレームワークには2つのアルゴリズムの選択が必要です。 一 補助変数が与えられたモデルパラメータについての信念(後続分布)を推定するアルゴリズム及び (ii)補助変数についての信念を推定するアルゴリズム。 このモジュール化によって、BONEのインスタンスとして多くの異なる既存メソッドを記述することが可能になったことを示し、また、このフレームワークを使って新しいメソッドを提案する。 そして,既存の手法といくつかのデータセット上で提案した新しい手法を実験的に比較し,あるタスクに対して,あるメソッドが他のメソッドよりも適している状況について考察する。

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