A | B | C | D | E | F | G | H | I | J | K | L | M | N | O | P | Q | R | S | T | U | V | W | X | Y | Z | AA | AB | AC | AD | AE | AF | AG | AH | AI | AJ | AK | AL | AM | ||
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1 | Name of problem | Motivating system | Commonly benchmark? | External code dependency | Dim of parameters | Continuous/discrete params? | Dim of raw output | Dim of summary stats | Known sufficient stats | Continous/discrete data? | Properties of likelihood / posterior | Algorithm getting stuck on local modes | Dim of latents | Nature of latent process | Tractable likelihood (posterior?) | dx / dtheta tractable? | p(x,z) etc ("gold") tractable? | Execution time | Code available? | Authors that already used it (for comparison) | Additional comments | Publically available canonical observational data? | Implementation in benchmark repo | |||||||||||||||||
2 | GMM (Gaussian Mixture Models) | None | Yes | No | Flexible | Continuous | n | Continuous | Multimodal | No | Yes | Yes | https://www.pnas.org/content/pnas/104/6/1760.full.pdf, https://arxiv.org/pdf/0805.2256.pdf, https://arxiv.org/pdf/1210.1388.pdf, https://arxiv.org/pdf/1503.07791.pdf | @jan-matthis | ||||||||||||||||||||||||||
3 | GLM | None | No | No | Flexible (e.g., 10) | Continuous or discrete | Flexible | Same as raw output | Continuous or discrete | Unknown | Yes | We could | https://arxiv.org/abs/1711.01861 | |||||||||||||||||||||||||||
4 | GLM: Probabilistic linear regression | None | No | No | 3 | Continuous | 3 | Yes | We could | http://dfm.io/emcee/current/user/line/ | ||||||||||||||||||||||||||||||
5 | Stable distributions | None | No | No | 4 | Continuous | 1 | 1 | Continuous | Heavy-tailed and skewed likelihood | Unknown | Only in special cases | https://github.com/elfi-dev/zoo/blob/master/notebooks/stable_distribution.ipynb | |||||||||||||||||||||||||||
6 | ARCH | Econometrics, applied elsewhere to timeseries | No | No | Continuous | No (but accurate approximation available) | ||||||||||||||||||||||||||||||||||
7 | g-and-k | None | Yes | No | Flexible | Continuous | No | https://github.com/elfi-dev/elfi/blob/dev/elfi/examples/gnk.py | https://arxiv.org/pdf/1507.00874.pdf | |||||||||||||||||||||||||||||||
8 | MA2 | Standard timeseries model | Yes | No | 2 | Continuous | n | 2 | Continuous | No | No (but accurate approximation available) | https://github.com/elfi-dev/elfi/blob/dev/elfi/examples/ma2.py | ||||||||||||||||||||||||||||
9 | Ricker | Ecology | Yes | No | 3 | Continuous | n | Discrete | https://github.com/cran/synlik | |||||||||||||||||||||||||||||||
10 | blowfly | Ecology (similar to Ricker; less commonly used) | No | No | Continuous | n | https://github.com/cran/synlik | |||||||||||||||||||||||||||||||||
11 | Silk | None | No | No | 1 | Continuous | n | 1 | Continuous | Posterior is Dirac delta | Yes! | Yes | https://arxiv.org/pdf/1210.3296.pdf | |||||||||||||||||||||||||||
12 | INFERNO synthetic toy model | Loosely motivated by particle physics (very simplified) | No | No | 4 (3 of which nuisance) | Continuous | 3 | 3 | Continous | No | 2 | One categorical latent | Yes | Yes | Yes | Very fast | https://github.com/pablodecm/paper-inferno | https://arxiv.org/abs/1806.04743 | Similar to Gaussian Mixture Models | |||||||||||||||||||||
13 | Lotka-Volterra | Predator-prey dynamics | Yes! | No | 4 | Continuous | 2n | George: 9 | Discrete (but effectively continous) | Unknown | Large and variable: ~ number of events | Stochastic markov jump process | No | No | Yes | https://github.com/gpapamak/epsilon_free_inference | Toni et al., 2009; https://arxiv.org/abs/1605.06376, https://arxiv.org/pdf/1507.00874.pdf | |||||||||||||||||||||||
14 | M/G/1 queue model | Server queue | Yes | No | 3 | Continuous | George: 5 | Continous | Unknown | Fixed: ~ number of jobs | https://github.com/gpapamak/epsilon_free_inference | https://arxiv.org/abs/1605.06376 | ||||||||||||||||||||||||||||
15 | Hodgkin-Huxley model | Neuroscience | No | No | 12 | Continuous | n | Lueckmann: 20 | Continuous | Unknown | No | Nasty | Cython version around 10ms (depends on sim length) | https://github.com/gpapamak/snl/blob/master/simulators/hodgkin_huxley.py | https://arxiv.org/abs/1711.01861; https://arxiv.org/abs/1805.07226 | |||||||||||||||||||||||||
16 | Weinberg | Historic particle physics | No | No | 2 | Continuous | 1 | Highly multi-modal likelihood/posteriors | Yes | No | No | https://github.com/montefiore-ai/hypothesis/blob/master/hypothesis/benchmark/weinberg.py | ||||||||||||||||||||||||||||
17 | Pythia detector alignment | Particle physics | No | Yes | 1 | Continuous | n x n | No | No | No | https://github.com/maxim-borisyak/pythia-mill | |||||||||||||||||||||||||||||
18 | Type Ia Supernova | Cosmology | No | Yes | 4 (2 nuisance) | Continuous | 2 (or 3) | "banana shape" | No | No | https://github.com/EliseJ/astroABC | https://arxiv.org/pdf/1608.07606.pdf | Python 2.5 code; SMC-ABC avail | Yes | ||||||||||||||||||||||||||
19 | Daycare Center | Transmission of disease | (Yes) within ELFI work | 3 | Continuous | 29x53x33 n_{bact. strains}*sum_i=1^{n_dcc} n_{ind_i} | 116 | Discrete | Markov process | No | No | No | https://github.com/elfi-dev/elfi/blob/dev/elfi/examples/daycare.py | Numminen et al. (2013) [https://doi.org/10.1111/biom.12040], Gutmann et al. (2017) [https://doi.org/10.1007/s11222-017-9738-6], Jebthava & Dubhashi [https://arxiv.org/abs/1711.11139] | Matlab/Python code | Yes | ||||||||||||||||||||||||
20 | Birth-death-mutation | Transmission of disease | No | Yes (C within ELFI) | Continuous | n | 3 | Discrete | https://github.com/elfi-dev/elfi/blob/dev/elfi/examples/bdm.py | https://www.biorxiv.org/content/biorxiv/early/2015/12/11/021972.full.pdf | Output grows with runs or diminish | Yes | ||||||||||||||||||||||||||||
21 | Ebola Outbreak in West Africa | Transmission of disease | No | Yes (R) | 4+2*T | Continuous | 4 | Discrete | Markov process | No | No | No | https://github.com/MingweiWilliamTang/LNAphyloDyn | https://arxiv.org/abs/1902.08877 | Yes | |||||||||||||||||||||||||
22 | Tumor spheroid growth | Cell-growth | No | Yes | 8 | Continuous | 3 | Continuous | Unknown | Unknown | https://github.com/ICB-DCM/tumor2d | |||||||||||||||||||||||||||||
23 | Primordial power spectrum | Cosmology | No | C code? | 100 | Continuous | Continuous | https://bitbucket.org/florent-leclercq/simbelmyne | https://arxiv.org/abs/1902.10149 | |||||||||||||||||||||||||||||||
24 | Landscape evolution model | Geophysics | No | Yes | 5 | Continuous | n x n | Discrete (image) | Unknown | https://xarray-simlab.readthedocs.io/en/latest/examples/landscape-evolution-model.html | Inference could also depend on the initial state of the grid (nxn) | |||||||||||||||||||||||||||||
25 | Lorenz '96 System | Weather | Yes | 40 | Continuous | time series, e.g. 160 steps | 6 | https://github.com/gboeing/lorenz-system | [https://doi.org/10.1256/qj.04.03]; [https://arxiv.org/abs/1810.09899] | |||||||||||||||||||||||||||||||
26 | FLASK: Full-sky Lognormal Astro-fields Simulation Kit | Cosmology | No | Yes | 8 | Continuous | millions | power spectra | Continuous | Multivariate Gaussian | Yes | few secs to few mins | http://www.astro.iag.usp.br/~flask/ | https://arxiv.org/abs/1602.08503 | There are many different sims like this in this | |||||||||||||||||||||||||
27 | Camelus | Cosmology | No | Yes | 8 | Continuous | m x n | variable | No | Continuous | Unknown | No | No | No | ~10s | https://github.com/Linc-tw/camelus | http://arxiv.org/abs/1410.6955 | |||||||||||||||||||||||
28 | Gaussian Cox Process | Spatial Point Process (to model locations) | Yes | Flexible | Continuous | Flexible | Continuous | https://github.com/cmjt/lgcpSPDE | [https://arxiv.org/abs/1701.00857], [https://arxiv.org/abs/1808.00831] | Doubly stochastic process making it hard to fit | ||||||||||||||||||||||||||||||
29 | Cell Biology model | Cell modelling | No | No | 2 | Continuous | time series + cell size | 150 | Discrete | skewed but otherwise regular | no | No | ||||||||||||||||||||||||||||
30 | Pints: github.com/pints-team/pints | Different time series problems (e.g. from biology) | No (not yet within LFI) | Yes | Continuous | Continuous | https://github.com/pints-team/pints | https://arxiv.org/abs/1812.07388 | ||||||||||||||||||||||||||||||||
31 | OpenAI gym: gym.openai.com | Reinforcement learning | No (not yet within LFI) | Yes | Flexible (depends on env) | Continuous or discrete | https://gym.openai.com | |||||||||||||||||||||||||||||||||
32 | Galton-board | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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