May, 2023

通过摊销费用估算实现科学模拟器的一般化贝叶斯推断

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TL;DR本研究提出了一种基于神经网络的 ACE 方法，通过代替可能过于严格的贝叶斯后验分布，使用适应数据的成本函数来进行科学模拟器的仿真推断，从而同时减少了计算成本和提高了精度。
simulation-based inferencegeneralized bayesian inferenceamortized cost estimationneural networkhodgkin-huxley model
发现论文，激发创造
  • 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

  • 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

  • 基于模型错误假定的仿真推断鲁棒统计学习

    提出了一种通过惩罚那些增加数据和模型之间不匹配度的统计量的正则化损失函数作为一般性方法来处理模型错误规范问题，从而在 SBI 过程中获取稳健的推断结果。

    May, 2023

  • 摊销贝叶斯推断的对抗鲁棒性

    研究了 Bayesian 推断中一种新的方法 —— 摊销贝叶斯推断的鲁棒性，提出了一种基于 Fisher 信息的正则化方案，实验结果表明该方案可以提高模型对干扰攻击的抵抗力。

    May, 2023

  • 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

  • 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

  • 基于模拟的一体化推论

    通过使用模型模拟，摊销贝叶斯推理训练神经网络以解决随机推理问题，从而实现对新观察到的任何数据的快速贝叶斯推理。我们提出了一种新的摊销推理方法 ——Simformer，通过训练具有变压器架构的概率扩散模型，克服了当前模拟为基础的摊销推理方法的局限性，且在基准任务上优于当前最先进的摊销推理方法，具有更大的灵活性，可以应用于具有函数值参数的模型，处理具有缺失或非结构化数据的推理场景，并能够采样参数和数据的任意条件联合分布，包括后验和似然函数。我们展示了 Simformer 在生态学、流行病学和神经科学的模拟器上的性能和灵活性，并证明它为基于模拟的模型上的摊销贝叶斯推理打开了新的可能性和应用领域。

    Apr, 2024

  • 敏感度感知的摊还贝叶斯推断

    我们提出了一种综合多角度的方法，将敏感性分析集成到摊销的贝叶斯推理中，并在应用建模问题中展示了其有效性。

    Oct, 2023

  • 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

  • 使用神经网络检测摊余贝叶斯推断中的模型错误：一项扩展研究

    在模拟基础推理中，我们研究了模拟程序不准确表示真实系统行为对推理结果的影响，并提出了一种能够可靠检测模型错误规范性的新度量标准。实验证明，这个度量标准对于警示用户可疑输出、当预测结果不可靠时发出警告，并引导模型设计者寻找更好的模拟器具有很大的实用性。

    Jun, 2024