論文の概要: Stochastic Normalizing Flows

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.09547v2
• Date: Tue, 25 Feb 2020 19:17:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-30 00:53:00.009959
• Title: Stochastic Normalizing Flows
• Title（参考訳）: 確率正規化流れ
• Authors: Liam Hodgkinson, Chris van der Heide, Fred Roosta, Michael W. Mahoney
• Abstract要約: 微分方程式(SDE)を用いた最大推定と変分推論のための正規化フロー(VI)を導入する。 粗い経路の理論を用いて、基礎となるブラウン運動は潜在変数として扱われ、近似され、神経SDEの効率的な訓練を可能にする。 これらのSDEは、与えられたデータセットの基盤となる分布からサンプリングする効率的なチェーンを構築するために使用することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 52.92110730286403
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We introduce stochastic normalizing flows, an extension of continuous normalizing flows for maximum likelihood estimation and variational inference (VI) using stochastic differential equations (SDEs). Using the theory of rough paths, the underlying Brownian motion is treated as a latent variable and approximated, enabling efficient training of neural SDEs as random neural ordinary differential equations. These SDEs can be used for constructing efficient Markov chains to sample from the underlying distribution of a given dataset. Furthermore, by considering families of targeted SDEs with prescribed stationary distribution, we can apply VI to the optimization of hyperparameters in stochastic MCMC.
• Abstract（参考訳）: 確率微分方程式 (sdes) を用いた最大確率推定と変分推論 (vi) のための連続正規化フローの拡張である確率正規化フローを導入する。 粗路の理論を用いて、基礎となるブラウン運動は潜在変数として扱われ、ニューラルネットワークSDEをランダムなニューラル常微分方程式として効率的に訓練することができる。 これらのsdesは、与えられたデータセットの基盤となる分布からサンプリングするための効率的なマルコフ連鎖の構築に使用できる。 さらに、所定の定常分布を持つSDEの族を考えることにより、確率MCMCにおけるハイパーパラメータの最適化にVIを適用することができる。

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