Fugu-MT 論文翻訳(概要): Machine Learning of Thermodynamic Observables in the Presence of Mode Collapse

論文の概要: Machine Learning of Thermodynamic Observables in the Presence of Mode Collapse

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.11303v1
Date: Mon, 22 Nov 2021 15:59:08 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-11-23 20:12:49.907634
Title: Machine Learning of Thermodynamic Observables in the Presence of Mode Collapse
Title（参考訳）: モード崩壊時における熱力学観測装置の機械学習
Authors: Kim A. Nicoli, Christopher Anders, Lena Funcke, Tobias Hartung, Karl Jansen, Pan Kessel, Shinichi Nakajima, Paolo Stornati
Abstract要約: 深部生成モデルはパラメータ空間の与えられた点における自由エネルギーの直接推定を可能にする。本稿では,この機械学習に基づく新しい推定手法について概説する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 5.096726017663865
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Estimating the free energy, as well as other thermodynamic observables, is a key task in lattice field theories. Recently, it has been pointed out that deep generative models can be used in this context. Crucially, these models allow for the direct estimation of the free energy at a given point in parameter space. This is in contrast to existing methods based on Markov chains which generically require integration through parameter space. In this contribution, we will review this novel machine-learning-based estimation method. We will in detail discuss the issue of mode collapse and outline mitigation techniques which are particularly suited for applications at finite temperature.
Abstract（参考訳）: 自由エネルギーと他の熱力学観測器を推定することは格子場理論における重要な課題である。近年,この文脈で深部生成モデルが利用できることが指摘されている。これらのモデルはパラメータ空間内の与えられた点における自由エネルギーの直接推定を可能にする。これは、パラメータ空間を通した統合を必要とするマルコフ連鎖に基づく既存の方法とは対照的である。本稿では,この機械学習に基づく推定手法について概説する。本稿では,特に有限温度での応用に適したモード崩壊問題と概要緩和手法について詳述する。

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