論文の概要: Approximate sampling and estimation of partition functions using neural networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.10423v1
• Date: Wed, 21 Sep 2022 15:16:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-22 17:29:25.881342
• Title: Approximate sampling and estimation of partition functions using neural networks
• Title（参考訳）: ニューラルネットワークを用いた分割関数の近似サンプリングと推定
• Authors: George T. Cantwell
• Abstract要約: 本研究では, 可変オートエンコーダ (VAE) をいかに応用できるかを示す。 論理を逆転させ、正規化まで特定された複雑で難解な潜在分布を仮定して、VAEを単純かつトラクタブルな分布に適合するように訓練する。 この手順は、トレーニングデータやマルコフ連鎖モンテカルロサンプリングを使わずに近似を構成する。
• 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: We consider the closely related problems of sampling from a distribution known up to a normalizing constant, and estimating said normalizing constant. We show how variational autoencoders (VAEs) can be applied to this task. In their standard applications, VAEs are trained to fit data drawn from an intractable distribution. We invert the logic and train the VAE to fit a simple and tractable distribution, on the assumption of a complex and intractable latent distribution, specified up to normalization. This procedure constructs approximations without the use of training data or Markov chain Monte Carlo sampling. We illustrate our method on three examples: the Ising model, graph clustering, and ranking.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,正規化定数まで既知の分布からのサンプリング問題と,その正規化定数の推定について考察する。 本研究では, 可変オートエンコーダ (VAE) をいかに応用できるかを示す。 標準的なアプリケーションでは、VAEは難解な分散から引き出されたデータに適合するように訓練される。 論理を逆転させ、正規化まで特定された複雑で難解な潜在分布を仮定して、VAEを単純かつトラクタブルな分布に適合するように訓練する。 この手順は、トレーニングデータやマルコフ連鎖モンテカルロサンプリングを使わずに近似を構成する。 本稿では,Isingモデル,グラフクラスタリング,ランキングの3つの例について述べる。

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