こんにちは、InsightEdgeでデータ分析をしている新見です。 今日はUberAIからNeurIPS2019に出た 論文 を紹介します。 この論文では、ベイズ最適実験計画(Bayesian Optimal Experimental Design:BOED)における期待情報利得(Expected Information Gain:EIG)の推定を高速かつ正確に行う新しい手法を提案しています。 BOEDは、限られた実験リソースを効率的に活用するための枠組みですが、EIGの正確な推定が難しいという課題があります。今回紹介する論文では、変分推論の手法を用いることで、高速化を達成しています。 本記事では提案されたEIGの近似式を紹介し、その使用例をコードベースで紹介します。 もくじ もくじ ベイズ最適実験計画(BOED)とは EIGの近似指標 Variational Posterior $\ha