Modern Bayesian Experimental Design

要約

ベイジアン実験計画 (BED) は、実験計画を最適化するための強力で一般的なフレームワークを提供します。
ただし、その展開は多くの場合、実際の使用を損なう可能性のある実質的な計算上の課題をもたらします。
このレビューでは、最近の進歩により、これらの課題を克服し、BED を効果的に利用する能力がどのように変化したかを概説した後、この分野での将来の開発のためのいくつかの重要な領域について説明します。

要約(オリジナル)

Bayesian experimental design (BED) provides a powerful and general framework for optimizing the design of experiments. However, its deployment often poses substantial computational challenges that can undermine its practical use. In this review, we outline how recent advances have transformed our ability to overcome these challenges and thus utilize BED effectively, before discussing some key areas for future development in the field.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google