論文の概要: Information Field Theory as Artificial Intelligence

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.10133v1
• Date: Sun, 19 Dec 2021 12:29:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-12-21 16:13:17.369162
• Title: Information Field Theory as Artificial Intelligence
• Title（参考訳）: 人工知能としての情報フィールド理論
• Authors: Torsten En{\ss}lin
• Abstract要約: 情報場理論(IFT)は、信号再構成と非パラメトリック逆問題のための数学的枠組みである。 本稿では, IFT における推論を GNN トレーニングの観点から再構成し, IFT と機械学習における数値変分推論手法の交叉受精について論じる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Information field theory (IFT), the information theory for fields, is a mathematical framework for signal reconstruction and non-parametric inverse problems. Here, fields denote physical quantities that change continuously as a function of space (and time) and information theory refers to Bayesian probabilistic logic equipped with the associated entropic information measures. Reconstructing a signal with IFT is a computational problem similar to training a generative neural network (GNN). In this paper, the inference in IFT is reformulated in terms of GNN training and the cross-fertilization of numerical variational inference methods used in IFT and machine learning are discussed. The discussion suggests that IFT inference can be regarded as a specific form of artificial intelligence. In contrast to classical neural networks, IFT based GNNs can operate without pre-training thanks to incorporating expert knowledge into their architecture.
• Abstract（参考訳）: 情報場理論(英: Information Field theory、IFT)は、信号再構成と非パラメトリック逆問題のための数学的枠組みである。 ここで、体は空間(および時間)の関数として連続的に変化する物理量を表し、情報理論は関連するエントロピー情報測度を備えたベイズ確率論理を指す。 IFTによる信号再構成は、生成ニューラルネットワーク(GNN)のトレーニングと同様の計算問題である。 本稿では, IFT における推論を GNN トレーニングの観点から再構成し, IFT と機械学習における数値変分推論手法の交叉受精について述べる。 この議論は、IFT推論が人工知能の特定の形態と見なせることを示唆している。 従来のニューラルネットワークとは対照的に、IFTベースのGNNは、アーキテクチャに専門家の知識を取り入れることで、事前トレーニングなしで運用することができる。

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