Jan, 2009

动力系统中参数推断和模型选择的近似贝叶斯计算方案

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TL;DR本文提出一种基于序贯蒙特卡罗近似贝叶斯计算的方法，用于评估后验分布并推断动态模型的参数，可适用于多种生物系统的参数推断、灵敏度分析和模型选择，此方法比其他近似贝叶斯计算方法表现更好。
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发现论文，激发创造
  • 通过近似贝叶斯计算推断 SDE 模型

    该论文提出一种基于 ABC-MCMC 算法的贝叶斯推断方法，用于在具有随机性系统中求解高维随机微分方程。研究重点在于描述了状态空间模型的 SDE，并提供了 MATLAB 软件包来实现算法的仿真研究结果。

    Apr, 2012

  • 基于模型的近似贝叶斯计算的高效采样规则

    本文提出了一种基于贝叶斯优化 (Bayesian optimization) 和高斯过程 (Gaussian processes) 的 ABC (Approximate Bayesian computation) 后验分布估计方法，通过计算 ABC 后验密度的不确定性来定义损失函数，并选择下一个评估位置以最小化期望损失。实验表明，该方法通常比常见的 BO 策略产生更准确的近似。

    Apr, 2017

  • Hamiltonian ABC

    介绍了一种基于 Hamiltonian Monte Carlo（HMC）和随机梯度的近似贝叶斯计算框架，称为 Hamiltonian ABC（HABC）。该方法使用前向模拟来近似贝叶斯计算的梯度，并展示了在机器学习领域进行高维问题的 HABC 样本比使用真实梯度的传统贝叶斯推断方法的结果相当。

    Mar, 2015

  • 一类时间序列模型的近似贝叶斯计算

    本文介绍了一类基于 ABC 思路的近似方法，着重于处理那些观测和参数似然不易求得的时间序列模型，并保持了原始统计模型的概率结构，为参数推断提供了一种分析近似偏差和适应计算方法的新途径。

    Jan, 2014

  • 自适应权重的序贯蒙特卡罗在近似贝叶斯计算中的应用

    介绍了一种采用基于数据的自适应权重的 ABC SMC 方法，可在复杂模型中实现更高的接受率，适用于动态建模等系统生物应用。

    Mar, 2015

  • 神经动力学机理模型的灵活统计推断

    本文提出了使用近似贝叶斯计算法 (ABC) 和神经网络来解决单个神经元动态机制模型的建立和参数估计中的挑战，旨在为神经科学家提供一种能够在复杂神经元模型上进行贝叶斯推断的方法。

    Nov, 2017

  • 近似贝叶斯计算中的似然函数逼近

    本章节在《近似贝叶斯计算手册》中发表，概述了两种估计不可计算似然性的方法，即基于模型根据统计量估计出的参数假设的贝叶斯人工似然法和使用一组约束来构建经验似然，或者使用近似方法来规避对模型的模拟。这两种方法的具体实施被展现在各种不同复杂度的模型中。

    Mar, 2018

  • 近似贝叶斯计算方法

    这篇综述论文研究了近年来对原始 ABC 算法进行的各种改进和扩展，探讨了 ABC 方法在缺少可追踪度的似然问题中的解决方案，并且指出了它们存在的校准困难和不稳定性问题。

    Jan, 2011

  • 宇宙学前向建模的近似贝叶斯计算

    本文讨论如何使用近似贝叶斯计算方法（ABC）通过仿真数据集来导出参数约束，评估该方法在新的天体物理学应用中的潜力。

    Apr, 2015

  • GPS-ABC: 高斯过程代理近似贝叶斯计算

    本研究开发了两种新的适应性 ABC 抽样算法，可显著减少后验推断所需的模拟数量，并且在真实的生物问题实验中得到了有效的验证。

    Jan, 2014