DF-NPE

新方法改进了基于代理的模型中的贝叶斯推断

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。