Fugu-MT 論文翻訳(概要): A New Stochastic Approximation Method for Gradient-based Simulated Parameter Estimation

論文の概要: A New Stochastic Approximation Method for Gradient-based Simulated Parameter Estimation

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.18319v1
Date: Mon, 24 Mar 2025 03:54:50 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-03-25 14:39:00.027030
Title: A New Stochastic Approximation Method for Gradient-based Simulated Parameter Estimation
Title（参考訳）: 勾配型シュミレーションパラメータ推定のための新しい確率近似法
Authors: Zehao Li, Yijie Peng,
Abstract要約: 本稿では,マルチ時間スケール近似アルゴリズムを用いた勾配に基づくシミュレーションパラメータ推定フレームワークを提案する。提案手法は,最大推定問題と後続密度推定問題の両方で生じる比バイアスを効果的に解決する。我々の研究はGSPEフレームワークを拡張し、マルコフモデルや変分推論に基づく問題のような複雑なモデルを扱う。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7673339435080445
License:
Abstract: This paper tackles the challenge of parameter calibration in stochastic models, particularly in scenarios where the likelihood function is unavailable in an analytical form. We introduce a gradient-based simulated parameter estimation framework, which employs a multi-time scale stochastic approximation algorithm. This approach effectively addresses the ratio bias that arises in both maximum likelihood estimation and posterior density estimation problems. The proposed algorithm enhances estimation accuracy and significantly reduces computational costs, as demonstrated through extensive numerical experiments. Our work extends the GSPE framework to handle complex models such as hidden Markov models and variational inference-based problems, offering a robust solution for parameter estimation in challenging stochastic environments.
Abstract（参考訳）: 本稿では,確率モデルにおけるパラメータキャリブレーション(パラメータキャリブレーション)の課題に対処する。本稿では,マルチ時間スケール確率近似アルゴリズムを用いた勾配に基づくシミュレーションパラメータ推定フレームワークを提案する。提案手法は,最大推定問題と後続密度推定問題の両方で生じる比バイアスを効果的に解決する。提案アルゴリズムは推定精度を向上し,計算コストを大幅に削減する。我々の研究はGSPEフレームワークを拡張し、隠れマルコフモデルや変分推論に基づく問題といった複雑なモデルを扱う。

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