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Analysis for scalable Bayesian calculations

可扩展贝叶斯计算的分析

基本信息

批准号：
21K18589
负责人：
鎌谷研吾
金额：
$ 2.5万
依托单位：
The Institute of Statistical Mathematics
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Challenging Research (Exploratory)
财政年份：
2021
资助国家：
日本
起止时间：
2021-07-09 至 2024-03-31
项目状态：
已结题

项目摘要

本研究の主な目的は、ベイズ統計学の領域においてスケーラブルな計算手法を開発することである。スケーラブルな計算手法は、入力データの増加に伴う計算負荷の急増を抑えることを可能にする。ベイズ統計学は統一的な理論体系を持つ利点があるものの、そうした利点は却って手法を制限してしまうので、スケーラブルな手法を組み込むことは容易ではない。わずかな解析手順の変更でも、ベイズ統計学の枠組みを崩すおそれがある。近年、ベイズ統計学の枠組みにスムーズに統合できるいくつかのスケーラブルな計算手法が提案されてきた。しかし、確率過程を用いるこれらの手法には重要な欠点が存在する。確率過程の生成は比較的複雑で実装が困難であることである。本研究ではこの課題に取り組む。探索的な研究アプローチを通じて、解決策の初期段階を育て、将来の進展に貢献することを目指している。令和三年度は、さまざまな既存の手法を詳細に調査し、スケーラブルな手法の体系化をこころみた。令和四年度は、とくに区分確定的マルコフ過程のオイラー・丸山型の近似の新しい技法の探索に焦点を当てた。令和四年度の後半は、パンデミックに関連する行動制限が緩和されたため、マルセイユで開催されたワークショップに参加し、有益な研究交流をおこなう機会に恵まれた。このイベントでは、ベイズ計算の研究者の間で差分プライバシーの研究が著しく進展していることを知ることできた。当該プロジェクトにおける区分確定的マルコフ過程の離散化手法の応用を解析する契機となった。

The main purpose of this study is to develop computational methods in the field of statistics. The calculation method is not easy, and the input force is increased, and the calculation load is reduced rapidly. Statistics is a unified theoretical system, which is easy to maintain and control. The analysis of hand order and the analysis of statistical data sets are discussed in detail. In recent years, the statistical system has been integrated into the calculation method. There are important points in the accuracy process. The process of generating and comparing is difficult. This research is based on the research group. Explore research opportunities, develop early stages of solutions, and contribute to future progress. In the third year of this year, the existing methods were investigated in detail and systematized. In the fourth year, the focus of the exploration of the new techniques of Maruyama type approximation was determined. In the second half of the year, the company will continue to promote the development of the company. The research on the difference between the researchers and the researchers is progressing rapidly. When this process is identified, the discretization method is used to analyze the opportunity.