論文の概要: On the Computational Cost of Stochastic Security
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.07973v1
- Date: Sat, 13 May 2023 17:33:01 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-16 18:31:56.595528
- Title: On the Computational Cost of Stochastic Security
- Title（参考訳）: 確率的セキュリティの計算コストについて
- Authors: Noah A. Crum, Leanto Sunny, Pooya Ronagh, Raymond Laflamme,
Radhakrishnan Balu, George Siopsis
- Abstract要約: 本研究では, モンテカルロシミュレーションにおいて, 独立分類器ネットワークの対向ロバスト性および校正スコアを向上させるために, 訓練されたEMMを用いた拡散過程をシミュレーションする手法について考察する。
本研究は, 連続エネルギーポテンシャルからギブズサンプリングを効率よく行うために, 量子・古典ハードウェアとソフトウェアを新たに実現し, モデルのキャリブレーションと対角ロバスト性を向上させることを目的として, ギブズサンプリングの計算予算の増大を図った。
- 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 investigate whether long-run persistent chain Monte Carlo simulation of
Langevin dynamics improves the quality of the representations achieved by
energy-based models (EBM). We consider a scheme wherein Monte Carlo simulation
of a diffusion process using a trained EBM is used to improve the adversarial
robustness and the calibration score of an independent classifier network. Our
results show that increasing the computational budget of Gibbs sampling in
persistent contrastive divergence improves the calibration and adversarial
robustness of the model, elucidating the practical merit of realizing new
quantum and classical hardware and software for efficient Gibbs sampling from
continuous energy potentials.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,Langevin Dynamicsの長期持続鎖モンテカルロシミュレーションにより,エネルギーベースモデル(EBM)による表現の質が向上するかどうかを考察する。
本研究では,学習したebmを用いた拡散過程のモンテカルロシミュレーションを用いて,独立分類器ネットワークの逆ロバスト性やキャリブレーションスコアを改善する手法を提案する。
本研究は, 連続エネルギーポテンシャルからギブズサンプリングを効率よく行うために, 量子・古典ハードウェアとソフトウェアを新たに実現し, モデルのキャリブレーションと対角ロバスト性を向上させることを目的として, ギブズサンプリングの計算予算の増大を図った。
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