論文の概要: Free Energy Evaluation Using Marginalized Annealed Importance Sampling
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.03784v1
- Date: Fri, 8 Apr 2022 00:19:39 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-04-11 12:43:35.183987
- Title: Free Energy Evaluation Using Marginalized Annealed Importance Sampling
- Title（参考訳）: Marginalized Annealed Importance Smpling を用いた自由エネルギー評価
- Authors: Muneki Yasuda and Chako Takahashi
- Abstract要約: モデルの自由エネルギーの評価は、物理学や機械学習の様々な分野において重要な問題であると考えられている。
正確な自由エネルギー評価は、難解な分割関数を含むため、計算不可能である。
本研究は,mAISと呼ばれる新たなAISに基づくアプローチを提案する。
- 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: The evaluation of the free energy of a stochastic model is considered to be a
significant issue in various fields of physics and machine learning. However,
the exact free energy evaluation is computationally infeasible because it
includes an intractable partition function. Annealed importance sampling (AIS)
is a type of importance sampling based on the Markov chain Monte Carlo method,
which is similar to a simulated annealing, and can effectively approximate the
free energy. This study proposes a new AIS-based approach, referred to as
marginalized AIS (mAIS). The statistical efficiency of mAIS is investigated in
detail based on a theoretical and numerical perspectives. Based on the
investigation, it has been proved that mAIS is more effective than AIS under a
certain condition.
- Abstract（参考訳）: 確率モデルの自由エネルギーの評価は、物理学や機械学習の様々な分野において重要な問題であると考えられている。
しかし、正確な自由エネルギー評価は、難解な分割関数を含むため、計算上不可能である。
annealed importance sampling (ais) は、マルコフ連鎖モンテカルロ法に基づく重要サンプリングの一種であり、シミュレーションアニーリングと類似しており、自由エネルギーを効果的に近似することができる。
本研究は,mAISと呼ばれる新たなAISベースのアプローチを提案する。
maisの統計効率は理論的および数値的な観点から詳細に研究されている。
調査の結果,mAISは特定の条件下でAISよりも有効であることが確認された。
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