Apr, 2018

使用基于模拟校准方法验证贝叶斯推断算法

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TL;DR介绍了一种名为 “基于模拟的校准（SBC）” 的通用过程，可验证使用贝叶斯算法生成后验样本的推断的正确性和一致性，并提供可指示问题性质的图形总结。
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发现论文，激发创造
  • 利用可微的覆盖概率校准神经仿真推断

    引入校准项到神经模型的训练目标中，通过放松经典校准误差公式，我们提出了一种方法来解决现有算法对后验不确定性估计准确性的挑战，该方法适用于现有计算流程，实现可靠的黑盒后验推断，并在六个基准问题上经验证明具有竞争性或更好的结果。

    Oct, 2023

  • 区分性校准

    本文提出了一种使用分类方法代替 SBC 进行 Bayesian 计算的方法，该方法利用学习的测试统计量，通常具有比 SBC 更高的统计功率和可解释的误差度量，并可用于不同数据生成过程的似然函数自由推理或传统的推理方法，例如马尔可夫链蒙特卡罗或变分推理。

    May, 2023

  • 高效、准确、轻量级的基于高斯局部线性映射的连续仿真推理

    使用结构化概率分布的混合模型，提供了逼真的后验推断，相较于基于神经网络的仿真推断方法，在计算上具有更小的足迹，对于具有复杂模型和难以计算的似然函数的贝叶斯推断提供了一个可行的选择。

    Mar, 2024

  • SBI：基于模拟推断的工具包

    文中介绍了一种基于神经网络的 SBI 算法，能够利用科学原理通过黑盒模拟器进行精确推断，并解决了单一最优解的限制，从而实现全参数空间后验分布的估计。

    Jul, 2020

  • 动力系统中参数推断和模型选择的近似贝叶斯计算方案

    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。

    Jan, 2009

  • 基于摊还的贝叶斯决策模拟建模

    该研究利用基于仿真的推断方法解决了如何在随机模拟器上进行贝叶斯决策，并且通过训练神经网络预测期望成本，以推断具有最低成本的行动。

    Dec, 2023

  • 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

  • 贝叶斯神经网络在宇宙学中的鲁棒性基于仿真的推断

    使用贝叶斯神经网络框架进行 SBI 的训练，涉及宇宙微波背景的推断，并引入 cosmoSWAG 以缓解数据迁移问题。

    Jul, 2022

  • 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

  • 基于归一化流的 SBI 算法验证诊断

    本文提出基于正则化流（Normalizing Flows，NF）的多维条件（后验）概率密度估计的易于解释的验证诊断方法，并提供了基于局部相容性结果的理论保证。该工作可用于检查、分析和保证估计器的一致行为，并以计算神经科学的上下文中涉及紧密耦合参数的具有挑战性的例子进行说明。

    Nov, 2022