論文の概要: Sampling in Combinatorial Spaces with SurVAE Flow Augmented MCMC

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.02374v1
• Date: Thu, 4 Feb 2021 02:21:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-02-05 22:31:04.428468
• Title: Sampling in Combinatorial Spaces with SurVAE Flow Augmented MCMC
• Title（参考訳）: SurVAE Flow Augmented MCMCによる組合せ空間のサンプリング
• Authors: Priyank Jaini, Didrik Nielsen and Max Welling
• Abstract要約: ハイブリッドモンテカルロ(Hybrid Monte Carlo)は、複素連続分布からサンプリングする強力なマルコフ連鎖モンテカルロ法である。 本稿では,SurVAEフローを用いたモンテカルロ法の拡張に基づく新しい手法を提案する。 本稿では,統計学,計算物理学,機械学習など,様々な分野におけるアルゴリズムの有効性を実証し,代替アルゴリズムと比較した改良点を考察する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 83.48593305367523
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Hybrid Monte Carlo is a powerful Markov Chain Monte Carlo method for sampling from complex continuous distributions. However, a major limitation of HMC is its inability to be applied to discrete domains due to the lack of gradient signal. In this work, we introduce a new approach based on augmenting Monte Carlo methods with SurVAE Flows to sample from discrete distributions using a combination of neural transport methods like normalizing flows and variational dequantization, and the Metropolis-Hastings rule. Our method first learns a continuous embedding of the discrete space using a surjective map and subsequently learns a bijective transformation from the continuous space to an approximately Gaussian distributed latent variable. Sampling proceeds by simulating MCMC chains in the latent space and mapping these samples to the target discrete space via the learned transformations. We demonstrate the efficacy of our algorithm on a range of examples from statistics, computational physics and machine learning, and observe improvements compared to alternative algorithms.
• Abstract（参考訳）: ハイブリッドモンテカルロ(Hybrid Monte Carlo)は、複素連続分布からサンプリングする強力なマルコフ連鎖モンテカルロ法である。 しかし、HMCの主な制限は、勾配信号の欠如のために離散ドメインに適用できないことである。 本研究では,SurVAE Flowsを用いたモンテカルロ法を,正規化フローと変分非量子化といったニューラルトランスポート法とメトロポリス-ヘイスティングス法を組み合わせ,離散分布からサンプルを得るための新たな手法を提案する。 本手法は,まず全射写像を用いて離散空間の連続埋め込みを学習し,その後,連続空間から約ガウス分布潜在変数への単射変換を学習する。 サンプリングは、潜在空間におけるmcmc鎖をシミュレートし、これらのサンプルを学習変換によって対象の離散空間にマッピングすることで進行する。 統計学,計算物理学,機械学習など幅広い分野において,本アルゴリズムの有効性を実証し,代替アルゴリズムと比較して改善点を観察した。

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