論文の概要: Unbiased Monte Carlo Cluster Updates with Autoregressive Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.05650v1
• Date: Wed, 12 May 2021 13:31:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-13 18:33:47.807663
• Title: Unbiased Monte Carlo Cluster Updates with Autoregressive Neural Networks
• Title（参考訳）: 自己回帰型ニューラルネットワークによるモンテカルロクラスタ更新
• Authors: Dian Wu, Riccardo Rossi, Giuseppe Carleo
• Abstract要約: マルコフ連鎖モンテカルロを用いた変分近似に付随する固有バイアスを除去する体系的手法を提案する。 提案手法は,条件付き確率のニューラルネットワーク表現に基づく対称性強化クラスタ更新に基づく。 このような有限クラスタ更新は、グローバルな神経更新に関連する人間工学的問題を回避するために重要であることを実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Efficient sampling of complex high-dimensional probability densities is a central task in computational science. Machine Learning techniques based on autoregressive neural networks have been recently shown to provide good approximations of probability distributions of interest in physics. In this work, we propose a systematic way to remove the intrinsic bias associated with these variational approximations, combining it with Markov-chain Monte Carlo in an automatic scheme to efficiently generate cluster updates, which is particularly useful for models for which no efficient cluster update scheme is known. Our approach is based on symmetry-enforced cluster updates building on the neural-network representation of conditional probabilities. We demonstrate that such finite-cluster updates are crucial to circumvent ergodicity problems associated with global neural updates. We test our method for first- and second-order phase transitions in classical spin systems, proving in particular its viability for critical systems, or in the presence of metastable states.
• Abstract（参考訳）: 複雑な高次元確率密度の効率的なサンプリングは計算科学における中心的な課題である。 自己回帰型ニューラルネットワークに基づく機械学習技術は、物理学に興味を持つ確率分布のよい近似を提供することが最近示されている。 本研究では,これらの変分近似に関連する固有バイアスを除去し,マルコフ鎖モンテカルロと組み合わせ,クラスタ更新を効率的に生成するシステムを提案する。 提案手法は,条件付き確率のニューラルネットワーク表現に基づく対称性強化クラスタ更新に基づく。 このような有限クラスタ更新は、グローバルなニューラルアップデートに関連するエルゴディダリティ問題を回避するために不可欠であることを示す。 古典スピン系における一階および二階相転移の手法をテストし、特に臨界系におけるその生存可能性、あるいは準安定状態の存在を証明した。

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