核心概念
시뮬레이션 기반 추론 기법은 복잡한 모델에 대한 통계적 추론을 가능하게 하지만, 계산 비용이 많이 든다. 이 논문에서는 신경망을 활용하여 이러한 비용을 크게 줄일 수 있는 비용 절감 기법을 소개한다.
摘要
이 논문은 시뮬레이션 기반 추론 기법에 신경망을 접목하여 비용을 크게 줄일 수 있는 방법을 소개한다.
주요 내용은 다음과 같다:
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신경 베이즈 추정기: 신경망을 이용하여 모수에 대한 점추정량을 빠르게 계산할 수 있다. 이는 베이즈 추정량을 근사하는 것으로 볼 수 있다.
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근사 베이지안 추론: 신경망을 이용하여 모수 사후분포를 근사할 수 있다. 이때 정방향 KL divergence 최소화와 역방향 KL divergence 최소화 방식이 있다.
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신경망 기반 요약 통계량: 신경망을 이용하여 데이터로부터 모수 추론에 유용한 요약 통계량을 자동으로 추출할 수 있다.
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신경망 기반 우도 함수 및 우도비 근사: 신경망을 이용하여 우도 함수 또는 우도비를 근사할 수 있다.
이러한 기법들은 기존의 마르코프 체인 몬테카를로 방식에 비해 훨씬 빠른 추론이 가능하다는 장점이 있다.
統計資料
시뮬레이션 기반 추론 기법은 계산 비용이 많이 든다.
신경망을 활용하면 추론 속도를 크게 높일 수 있다.
신경망 기반 추론 기법은 점추정, 사후분포 근사, 요약 통계량 추출, 우도 함수 근사 등 다양한 방식으로 구현할 수 있다.
引述
"Simulation-based inference requires substantial computing capability, and thus only became a viable solution in the second half of the 20th century."
"Neural networks offer a way forward to make Bayesian inference from the spectra quickly and accurately at a tiny fraction of the computational cost."
"Once trained, the neural network b
θγ∗(·) returns point estimates through simple feedforward evaluation, and is often orders of magnitude faster than classical likelihood-based methods."