論文の概要: Federated Variational Inference for Bayesian Mixture Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.12684v1
• Date: Tue, 18 Feb 2025 09:41:23 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-19 14:07:45.840030
• Title: Federated Variational Inference for Bayesian Mixture Models
• Title（参考訳）: ベイズ混合モデルのフェデレート変分推論
• Authors: Jackie Rao, Francesca L. Crowe, Tom Marshall, Sylvia Richardson, Paul D. W. Kirk,
• Abstract要約: 本稿では,局所的なマージと削除動作による変分推論を用いた基本的「分割と征服」推論手法を提案する。 これらのマージ動作は各バッチ内のデータの要約のみを必要とすることを示し、ローカルノード間でのフェデレーション学習を可能にする。 大規模電子健康記録(EHR)データに適用することで,本手法の実用性を検証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: We present a federated learning approach for Bayesian model-based clustering of large-scale binary and categorical datasets. We introduce a principled 'divide and conquer' inference procedure using variational inference with local merge and delete moves within batches of the data in parallel, followed by 'global' merge moves across batches to find global clustering structures. We show that these merge moves require only summaries of the data in each batch, enabling federated learning across local nodes without requiring the full dataset to be shared. Empirical results on simulated and benchmark datasets demonstrate that our method performs well in comparison to existing clustering algorithms. We validate the practical utility of the method by applying it to large scale electronic health record (EHR) data.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,ベイズモデルに基づく大規模バイナリおよび分類データセットのクラスタリングのためのフェデレート学習手法を提案する。 本稿では,局所的マージによる変分推論を用いた基本的「分割と征服」推論手法を導入し,データバッチ内の移動を並列に除去し,次いで,グローバルなクラスタリング構造を見つけるために,バッチをまたいで「グローバル」マージを移動させる。 これらのマージは各バッチ内のデータの要約のみを必要とすることを示し、完全なデータセットを共有せずに、ローカルノード間でのフェデレーション学習を可能にする。 シミュレーションおよびベンチマークによる実験結果から,既存のクラスタリングアルゴリズムと比較して,本手法が良好に動作することを示す。 大規模電子健康記録(EHR)データに適用することで,本手法の実用性を検証する。

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