論文の概要: Low-Discrepancy Points via Energetic Variational Inference

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.10722v1
• Date: Sun, 21 Nov 2021 03:09:07 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2021-11-24 09:34:38.303450
• Title: Low-Discrepancy Points via Energetic Variational Inference
• Title（参考訳）: エネルギー変動推論による低差分点
• Authors: Yindong Chen, Yiwei Wang, Lulu Kang, Chun Liu
• Abstract要約: 本稿では,カーネルの不一致を最小限に抑えて,決定論的変分推論手法を提案し,低差分点を生成する。 得られたアルゴリズムをEVI-MMDと命名し、対象分布が完全に特定された例を通して実演する。 その性能は、分布近似、数値積分、生成学習の応用における代替手法と比較して満足できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.936959130012709
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this paper, we propose a deterministic variational inference approach and generate low-discrepancy points by minimizing the kernel discrepancy, also known as the Maximum Mean Discrepancy or MMD. Based on the general energetic variational inference framework by Wang et. al. (2021), minimizing the kernel discrepancy is transformed to solving a dynamic ODE system via the explicit Euler scheme. We name the resulting algorithm EVI-MMD and demonstrate it through examples in which the target distribution is fully specified, partially specified up to the normalizing constant, and empirically known in the form of training data. Its performances are satisfactory compared to alternative methods in the applications of distribution approximation, numerical integration, and generative learning. The EVI-MMD algorithm overcomes the bottleneck of the existing MMD-descent algorithms, which are mostly applicable to two-sample problems. Algorithms with more sophisticated structures and potential advantages can be developed under the EVI framework.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,最大平均偏差(mmd)として知られるカーネル偏差を最小化することにより,決定論的変分推論手法を提案し,低差点を生成する。 Wangらによる一般的なエネルギー的変動推論フレームワークに基づく。 al. (2021) では、カーネルの不一致を最小限に抑え、明示的なオイラースキームによって動的ODEシステムを解く。 得られたアルゴリズムをEVI-MMDと命名し、対象分布が完全に特定され、正規化定数まで部分的に特定され、訓練データの形で実証的に知られている例を通して示す。 その性能は、分布近似、数値積分、生成学習の応用における代替手法と比較して満足できる。 EVI-MMDアルゴリズムは既存のMDD-Descentアルゴリズムのボトルネックを克服する。 より洗練された構造と潜在的な利点を持つアルゴリズムは、EVIフレームワークの下で開発することができる。

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