スケーラブルなスパイクアンドスラブ【JST・京大機械翻訳】

Biswas Niloy; Mackey Lester; Meng Xiao-Li

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202212927037558 整理番号：22P0325165

スケーラブルなスパイクアンドスラブ【JST・京大機械翻訳】

Scalable Spike-and-Slab

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発行年： 2022年04月04日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年06月25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)

Spike-and-slab事前は,それらの解釈性と好ましい統計的特性により,Bayes変数選択に一般的に使用される。しかし,スパイクとスラブ後部の既存のサンプラは,変数の数が大きいとき,禁止的計算コストを禁止する。本論文では,GeorgeとMcCulloch(1993)の前の連続スパイクとスラブによる高次元Bayes回帰のためのスケーラブルGibbsサンプリング実装であるスケーラブルSpike-and-Slab(S ̄3)を提案した。n観測とp共変量を持つデータセットに対して,S ̄3は反復tで次数最大{n ̄2p_t,np}計算コストを持ち,そこではp_tはMarkov連鎖の反復tとt-1の間の共変量スイッチングスパイクとスラブ状態の数を超えなかった。これは,典型的には,p_tがpよりも実質的に小さいように,最先端の実装の次数n ̄2p/反復コストで改善される。著者らは,合成および実世界データセットにS ̄3を適用し,既存の正確なサンプラ上のマグニチュードのスピードアップと,同等のコストの近似サンプラ上の推論品質の顕著な利得を実証した。【JST・京大機械翻訳】

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