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J-GLOBAL ID：202202259080049191   整理番号：22A0886914

埋込み並列推論のためのランダム化マルチレベルモンテカルロ【JST・京大機械翻訳】

Randomized Multilevel Monte Carlo for Embarrassingly Parallel Inference

著者 (4件)： Jasra Ajay (Computer, Electrical and Mathematical Sciences and Engineering Division, King Abdullah University of Science and Technology, Thuwal, Kingdom of Saudi Arabia) ,  Law Kody J. H. (Department of Mathematics, University of Manchester, Manchester, UK) ,  Tarakanov Alexander (Department of Mathematics, University of Manchester, Manchester, UK) ,  Yu Fangyuan (Computer, Electrical and Mathematical Sciences and Engineering Division, King Abdullah University of Science and Technology, Thuwal, Kingdom of Saudi Arabia)
資料名： Communications in Computer and Information Science  (Communications in Computer and Information Science)
巻： 1512  ページ： 3-21  発行年： 2022年 
JST資料番号： W5071A  ISSN： 1865-0929  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： この位置論文は,最近開発した研究プログラムをまとめ,データ中心科学と工学応用の文脈における推論に焦点を当て,次の10年間にわたってその軌跡を予想する。不確実性の下で,よりインフォームドな予測と高いステーク決定を行うため,複雑なシステムを学習するために,しばしば1つの努力がなされた。この文脈で満たすべきいくつかの重要な課題はロバスト性,一般化可能性,解釈性である。Bayesフレームワークは,これら3つの課題に対処したが,4番目,望ましくない特徴,すなわち,その決定論的対応物より典型的にははるかに高価である。21世紀,過去10年間にわたって,より高価なモデルで推論を行うため,また,高次元で高価なモデルの文脈でBayes推論を扱いやすくするために,安価な低忠実度モデルを利用するために,1つが安価な低忠実度モデルを活用することができる多くの方法が出現してきた。注目すべき例は,1/MSEの平均二乗誤差(MSE)に関して次元独立([数式:原文を参照]次元を含む)正準複雑性レートを証明できる,マルチレベルモンテカルロ(MLMC),マルチインデックスモンテカルロ(MIMC),およびそれらのランダム化対応物(rMLMC)である。いくつかの並列性は推論文脈で典型的に失われるが,最近,これは新しい二重ランダム化アプローチにより大きく回復した。このようなアプローチは,無限分解能ターゲット分布に関して不偏である関心量の独立かつ同一分布サンプルを提供した。今後10年にわたって,このアルゴリズムのこのファミリーは,データ中心科学と工学を変換し,また,完全Bayes推論をスケールアップし,スケーリングすることによって,深い学習のような古典的機械学習アプリケーションを,変換する可能性を有する。Copyright Springer Nature Switzerland AG 2022 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  不確実性 ,  スケールアップ ,  Bayes推定 ,  応用プログラム ,  モデル ,  高次元 ,  *推論 ,  ロバスト性 ,  ステーキ ,  機械学習
準シソーラス用語： MCMC ,  平均二乗誤差 ,  低価格 ,  決定論 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： ランダム化法 ,  Markov連鎖モンテカルロ法 ,  Bayes推論

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (5件)： 埋込み ,  推論 ,  ランダム化 ,  マルチレベル ,  モンテカルロ