論文の概要: A Probabilistic Generative Model of Free Categories
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.04545v1
- Date: Mon, 9 May 2022 20:35:08 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-05-12 17:22:06.023104
- Title: A Probabilistic Generative Model of Free Categories
- Title（参考訳）: 自由カテゴリの確率的生成モデル
- Authors: Eli Sennesh, Tom Xu, Yoshihiro Maruyama
- Abstract要約: 本稿では、領域固有の生成対象と射に対する自由モノイド圏における射の確率的生成モデルを定義する。
非巡回配線図は、モデルが射を生成するために使用できる射の仕様をモデル化することができる。
具体的な実験により、フリーカテゴリはOmniglotデータセット上で事前の競合的再構成性能を達成することが示された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.7679374058425343
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Applied category theory has recently developed libraries for computing with
morphisms in interesting categories, while machine learning has developed ways
of learning programs in interesting languages. Taking the analogy between
categories and languages seriously, this paper defines a probabilistic
generative model of morphisms in free monoidal categories over domain-specific
generating objects and morphisms. The paper shows how acyclic directed wiring
diagrams can model specifications for morphisms, which the model can use to
generate morphisms. Amortized variational inference in the generative model
then enables learning of parameters (by maximum likelihood) and inference of
latent variables (by Bayesian inversion). A concrete experiment shows that the
free category prior achieves competitive reconstruction performance on the
Omniglot dataset.
- Abstract（参考訳）: 応用圏論は、最近、興味あるカテゴリーにおける射を伴う計算ライブラリを開発し、機械学習は興味深い言語における学習プログラムの方法を開発した。
カテゴリーと言語間の類似を真剣に考えると、ドメイン固有の生成対象と射に対する自由モノイド圏の射の確率的生成モデルを定義する。
この論文は、非巡回有向配線図が射の仕様をモデル化し、モデルが射を生成できることを示す。
生成モデルにおけるamortized variational inferenceは、(最大確率による)パラメータの学習と(ベイズ反転による)潜在変数の推論を可能にする。
具体的な実験により、Omniglotデータセット上での競合的再構成性能をフリーカテゴリが達成できることが示されている。
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