論文の概要: DeepRV: pre-trained spatial priors for accelerated disease mapping

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.21473v1
• Date: Thu, 27 Mar 2025 13:04:41 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-28 12:54:32.045624
• Title: DeepRV: pre-trained spatial priors for accelerated disease mapping
• Title（参考訳）: DeepRV:加速疾患マッピングのための事前訓練型空間前駆体
• Authors: Jhonathan Navott, Daniel Jenson, Seth Flaxman, Elizaveta Semenova,
• Abstract要約: 事前符号化された深層生成モデル(例えば、PrediorVAE、$pi$VAE、PrediorCVAE)はスケーラブルなベイズ推論のための強力なツールとして登場した。 我々は、訓練を加速し、現実の応用性を高める軽量でデコーダのみのアプローチであるDeepRVを提案する。 本研究は、シミュレートされたデータ、50歳未満の人における性別ごとのがん死亡率、ジンバブエにおけるHIV感染率を用いて、イギリスのプロセスエミュレーションおよび空間分析においてその効果を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: Recently introduced prior-encoding deep generative models (e.g., PriorVAE, $\pi$VAE, and PriorCVAE) have emerged as powerful tools for scalable Bayesian inference by emulating complex stochastic processes like Gaussian processes (GPs). However, these methods remain largely a proof-of-concept and inaccessible to practitioners. We propose DeepRV, a lightweight, decoder-only approach that accelerates training, and enhances real-world applicability in comparison to current VAE-based prior encoding approaches. Leveraging probabilistic programming frameworks (e.g., NumPyro) for inference, DeepRV achieves significant speedups while also improving the quality of parameter inference, closely matching full MCMC sampling. We showcase its effectiveness in process emulation and spatial analysis of the UK using simulated data, gender-wise cancer mortality rates for individuals under 50, and HIV prevalence in Zimbabwe. To bridge the gap between theory and practice, we provide a user-friendly API, enabling scalable and efficient Bayesian inference.
• Abstract（参考訳）: 近年,ガウス過程 (GP) のような複雑な確率過程をエミュレートすることで,ベイズ的推論をスケーラブルにするための強力なツールとして,事前符号化された深層生成モデル (例えば,preferVAE, $\pi$VAE, PriorCVAE) が登場している。 しかし、これらの手法は、主に概念実証であり、実践者にはアクセスできないままである。 我々は、トレーニングを加速し、現在のVAEベースの事前符号化アプローチと比較して実世界の適用性を高める軽量でデコーダのみのアプローチであるDeepRVを提案する。 推論に確率的プログラミングフレームワーク(例えばNumPyro)を活用することで、DeepRVはパラメータ推論の品質を改善し、完全なMCMCサンプリングと密接に一致する。 本研究は、シミュレートされたデータ、50歳未満の人における性別ごとのがん死亡率、ジンバブエにおけるHIV感染率を用いて、イギリスのプロセスエミュレーションおよび空間分析においてその効果を示す。 理論と実践のギャップを埋めるために、スケーラブルで効率的なベイズ推論を可能にする、ユーザフレンドリーなAPIを提供する。

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