論文の概要: A Flow-Based Generative Model for Rare-Event Simulation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.07863v1
• Date: Sat, 13 May 2023 08:25:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-16 19:20:14.727562
• Title: A Flow-Based Generative Model for Rare-Event Simulation
• Title（参考訳）: 希少事象シミュレーションのためのフローベース生成モデル
• Authors: Lachlan Gibson, Marcus Hoerger, Dirk Kroese
• Abstract要約: 本研究では,正規化フロー生成モデルを用いて,条件分布から直接サンプルをシミュレートする手法を提案する。 希少な分布から直接シミュレートすることで、希少な事象の発生の仕方において重要な洞察を得ることができることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.483420384410068
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Solving decision problems in complex, stochastic environments is often achieved by estimating the expected outcome of decisions via Monte Carlo sampling. However, sampling may overlook rare, but important events, which can severely impact the decision making process. We present a method in which a Normalizing Flow generative model is trained to simulate samples directly from a conditional distribution given that a rare event occurs. By utilizing Coupling Flows, our model can, in principle, approximate any sampling distribution arbitrarily well. By combining the approximation method with Importance Sampling, highly accurate estimates of complicated integrals and expectations can be obtained. We include several examples to demonstrate how the method can be used for efficient sampling and estimation, even in high-dimensional and rare-event settings. We illustrate that by simulating directly from a rare-event distribution significant insight can be gained into the way rare events happen.
• Abstract（参考訳）: 複雑で確率的な環境で決定問題を解くことは、モンテカルロサンプリングによる決定の結果を推定することでしばしば達成される。 しかし、サンプリングは稀だが重要な出来事を見落とし、決定プロセスに重大な影響を及ぼす可能性がある。 本稿では,まれな事象が発生した場合の条件分布から直接サンプルをシミュレートする正規化フロー生成モデルを訓練する手法を提案する。 カップリングフローを利用することで,任意のサンプリング分布を任意に近似することができる。 近似法とImportance Smplingを組み合わせることで、複雑な積分と期待値の高精度な推定値が得られる。 本手法を高次元, 希少な設定でも, 効率的なサンプリングと推定に利用できる例をいくつか紹介する。 我々は,レアイベント分布から直接シミュレートすることで,レアイベントの発生方法に大きな洞察を得ることができることを示す。

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