k-パラメトリック動的一般化線形モデル:情報幾何学による逐次アプローチ【JST・京大機械翻訳】

Alves Mariane Branco; Migon Helio S.; Marotta Raira; Santos Silvaneo V. Jr

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202208594443270 整理番号：22P0027624

k-パラメトリック動的一般化線形モデル:情報幾何学による逐次アプローチ【JST・京大機械翻訳】

k-parametric Dynamic Generalized Linear Models: a sequential approach via Information Geometry

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発行年： 2022年01月14日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2023年08月08日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

本論文では,多項,ガンマ,正常およびPoissonのような様々な応答を扱う,単一または多変量kパラメトリック指数ファミリーに焦点を合わせて,Bayes動的一般化線形モデルに対する新しい逐次推論アプローチを紹介した。この手法は,計算効率のための指数ファミリーの共役構造を利用して,リアルタイム推論を生成するためのBayesパラダイムの逐次性質を保存する。このフレームワークは,射影定理とKullback-Leibler発散のような情報幾何学からの概念を組み込み,変分推論における最近の進展と整合する。人工および実データへの適用は,その計算効率を実証した。例えば,確率的ボラティリティモデルのフィッティングと予測は,500回のリターンの時系列に対してちょうど0.517秒であり,代替方法より優れている。提案アプローチは,監視,介入分析,および逐次分析に典型的な割引因子の使用を可能にする新しい情報を戦略的に収容する。Rパッケージは,既に実装されたk-パラメトリック動的一般化モデルの特定のケースと,応用研究者による直接使用のために利用可能な,開発中である。【JST・京大機械翻訳】

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人工知能 , システム・制御理論一般

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