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Deep learning methods for likelihood-free inference :approximating the posterior distribution with convolutional neural networks

Mertens, Ulf Kai

[thumbnail of Dissertation_A_Ulf_Mertens.pdf] PDF, Englisch - Hauptdokument
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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
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
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