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新方法改进了基于代理的模型中的贝叶斯推断

作者 PulseAugur 编辑部 · [2 个来源] ·

研究人员开发了用于基于代理的模型（ABM）的贝叶斯推断的新方法，ABM常用于经济学和社会科学领域。第一篇论文介绍了一个名为顺序神经后验估计测试时间训练（SNPE-TTT）的框架，该框架可以适应预训练的神经后验估计器以适应具有有限模拟的新任务。第二篇论文提出了双流神经后验估计（DF-NPE），它使用学习到的时间序列摘要和两个条件归一化流，显著减少了训练所需的直接模拟数量，与标准方法相比，实现了更低的后验差异和运行时间。 AI

影响 神经后验估计的这些进展可以通过使复杂的基于代理的模型在参数推断方面更具计算可行性，从而加速经济学和社会科学领域的研究和应用。

排序理由 arXiv上发表了两篇研究论文，详细介绍了基于代理模型中神经后验估计的新方法。

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新方法改进了基于代理的模型中的贝叶斯推断

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报道来源 [2]

  1. arXiv cs.LG TIER_1 English(EN) · Junyao Zhang, Jinglai Li, Junqi Tang ·

    为基于智能体的模型中的基于仿真的推理调整神经后验估计器

    arXiv:2601.07413v2 Announce Type: replace Abstract: Agent-based models (ABMs) are widely used in economics and social sciences. They represent heterogeneous personal behaviors and their interactions by using simulations, whereas their likelihoods are often intractable for paramet…

  2. arXiv cs.MA (Multiagent) TIER_1 English(EN) · Junqi Tang ·

    面向基于代理模型的仿真高效双流神经网络后验估计

    Neural posterior estimation (NPE) enables Bayesian inference of the posterior parameter in agent-based models (ABMs) with intractable likelihoods, but simulating training data can be computationally expensive. We propose Double-Flow Neural Posterior Estimation (DF-NPE), which com…

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