スパースハミルトニアン流によるBayes推定【JST・京大機械翻訳】

Chen Naitong; Xu Zuheng; Campbell Trevor

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202218571235536 整理番号：22P0302373

スパースハミルトニアン流によるBayes推定【JST・京大機械翻訳】

Bayesian inference via sparse Hamiltonian flows

出版者サイト {{ this.onShowPLink() }} 複写サービスで全文入手
高度な検索・分析はJDreamⅢで

この文献はプレプリントです。プレプリントについてはこちらをご確認ください。

著者 (3件)： , ,
資料名：
発行年： 2022年03月10日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2023年01月12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)

Bayesコアセットは,計算コストを削減するという目標で,Bayes推論中に完全なデータセットを置き換えるデータの小,加重部分集合である。過去の研究は経験的に,低い推論誤差のコアセットが存在するが,そのようなコアセットを効率的に構築することは,課題として残っている。現在の方法は遅い傾向があり,コアセット構築後に二次推論ステップを必要とし,データ限界証拠に限界を与えない。本研究では,これらの課題の3つ全てを扱う新しい方法-スパースハミルトニアン流を導入した。この方法は,最初にデータを一様にサブサンプリングし,次に,コアセット重みによってパラメータ化されたハミルトニアン流を最適化し,周期的運動量準リフレッシュメントステップを含む。理論的結果は,この方法が代表的モデルにおけるデータセットの指数関数的圧縮を可能にし,準更新ステップがKL発散をターゲットに低減することを示した。実および合成実験は,スパースハミルトニアン流が,競合する動的システムベースの推論法と比較して,かなり減少した実行時間で正確な事後近似を提供することを示した。【JST・京大機械翻訳】

, , , , , , , , , ,
, , , , 【Automatic Indexing@JST】

システム・制御理論一般 , 数値計算

前のページに戻る