Fugu-MT 論文翻訳(概要): Detailed Balanced Chemical Reaction Networks as Generalized Boltzmann Machines

論文の概要: Detailed Balanced Chemical Reaction Networks as Generalized Boltzmann Machines

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.06313v1
Date: Thu, 12 May 2022 18:59:43 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-05-16 14:15:33.293986
Title: Detailed Balanced Chemical Reaction Networks as Generalized Boltzmann Machines
Title（参考訳）: 一般化ボルツマンマシンとしての詳細な平衡化学反応ネットワーク
Authors: William Poole, Thomas Ouldridge, Manoj Gopalkrishnan, and Erik Winfree
Abstract要約: 本稿では,生物化学計算機が内在性化学ノイズを用いて複雑な計算を行う方法を示す。また、我々の明示的な物理モデルを用いて、推論の熱力学的コストを導出する。
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: Can a micron sized sack of interacting molecules understand, and adapt to a constantly-fluctuating environment? Cellular life provides an existence proof in the affirmative, but the principles that allow for life's existence are far from being proven. One challenge in engineering and understanding biochemical computation is the intrinsic noise due to chemical fluctuations. In this paper, we draw insights from machine learning theory, chemical reaction network theory, and statistical physics to show that the broad and biologically relevant class of detailed balanced chemical reaction networks is capable of representing and conditioning complex distributions. These results illustrate how a biochemical computer can use intrinsic chemical noise to perform complex computations. Furthermore, we use our explicit physical model to derive thermodynamic costs of inference.
Abstract（参考訳）: ミクロンサイズの相互作用分子の袋は、常に変動する環境に適応できるのか? 細胞性生命は肯定的な存在の証明を提供するが、生命の存在を許す原理は証明されていない。バイオケミカル計算の工学と理解における課題の1つは、化学的変動による固有のノイズである。本稿では, 機械学習理論, 化学反応ネットワーク理論, 統計物理学の知見から, 複雑な分布の表現と条件付けが可能な, 詳細なバランスの取れた化学反応ネットワークの広範かつ生物学的な分類を示す。これらの結果は,生物化学計算機が内在性化学ノイズを用いて複雑な計算を行う方法を示している。さらに, 熱力学的な推論コストを導出するために, 明示的な物理モデルを用いる。

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