Mertens, Ulf Kai
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Abstract
In this thesis, a fast and likelihood-free approach for parameter inference is introduced. The convolutional neural network, named DeepInference, learns to predict the posterior mean and variance of multi-dimensional posterior distributions from raw simulated data. It is shown how DeepInference can be applied to the drift diffusion model (DDM) and the Lévy flight model, a likelihood-free extension of the DDM. For both models, state-of-the-art results in terms of accuracy of parameter estimation are observed.
Dokumententyp: | Dissertation |
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Erstgutachter: | Voß, Prof. Dr. Andreas |
Ort der Veröffentlichung: | Heidelberg, Deutschland |
Tag der Prüfung: | 11 April 2019 |
Erstellungsdatum: | 10 Mai 2019 11:46 |
Erscheinungsjahr: | 2019 |
Institute/Einrichtungen: | Fakultät für Verhaltens- und Empirische Kulturwissenschaften > Psychologisches Institut |
DDC-Sachgruppe: | 004 Informatik
150 Psychologie 310 Statistik |
Normierte Schlagwörter: | Likelihood, Maschinelles Lernen, Neuronales Netz |
Freie Schlagwörter: | Deep learning; convolutional neural network; Approximate Bayesian Computation |