Många modeller av intresse för naturvetenskap och samhällsvetenskap har ingen sluten form sannolikhetsfunktion, vilket innebär att de inte kan behandlas med de vanliga metoderna för statistisk inferens. I det fall sådana modeller kan simuleras effektivt, Bayesian inference är fortfarande möjligt tack vare den Ungefärliga Bayesian Computation (ABC) algoritm. Även om man sedan dess har föreslagit många förbättringar, lider tekniken av tre stora brister. För det första krävs det att man inför en vektor för "sammanfattningsstatistik", vars val är godtyckligt och kan leda till starka förutfattade meningar. För det andra kan ABC vara extremt långsam på grund av mycket låga acceptfrekvenser. För det tredje kan den inte göra en tillförlitlig uppskattning av modellens marginella sannolikhet. Vi introducerar en teknik som löser den första och den tredje frågan, och avsevärt lindrar den andra. Vi anpassar oss till det sannolikhetsfria sammanhanget en variationsfri approximationsalgoritm, Förväntning Förökning (Minka, 2001 ). Den resulterande algoritmen visas vara snabbare av några storleksordningar än alternativa algoritmer, samtidigt som den producerar en övergripande approximation fel som är typiskt försumbar. Jämförelser görs i tre verkliga tillämpningar som är typiska för sannolikhetsfri slutledning, inklusive en applikation inom neurovetenskap som är ny, och möjligen alltför utmanande för standard ABC-tekniker.
ABC-EP REF anpassar Förväntning Förökning till den sannolikhetsfria inställningen.
Expectation-Propagation for Likelihood-Free Inference
{'venue': None, 'journal': 'arXiv: Computation', 'mag_field_of_study': ['Mathematics']}