論文の概要: Neural Markov Jump Processes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.19744v1
• Date: Wed, 31 May 2023 11:10:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-01 17:11:46.721088
• Title: Neural Markov Jump Processes
• Title（参考訳）: 神経マルコフジャンププロセス
• Authors: Patrick Seifner and Ramses J. Sanchez
• Abstract要約: 本稿では, ニューラル常微分方程式に依存するマルコフジャンプ過程の変分推論アルゴリズムを提案する。 提案手法は,後マルコフジャンプ過程の初期分布と時間依存性遷移確率を近似するために用いられる観測データのニューラルかつ連続的な表現を学習する。 提案手法は, 地絡マルコフジャンププロセス, イオンチャネルデータ, 分子動力学シミュレーションから得られた合成データについて検証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Markov jump processes are continuous-time stochastic processes with a wide range of applications in both natural and social sciences. Despite their widespread use, inference in these models is highly non-trivial and typically proceeds via either Monte Carlo or expectation-maximization methods. In this work we introduce an alternative, variational inference algorithm for Markov jump processes which relies on neural ordinary differential equations, and is trainable via back-propagation. Our methodology learns neural, continuous-time representations of the observed data, that are used to approximate the initial distribution and time-dependent transition probability rates of the posterior Markov jump process. The time-independent rates of the prior process are in contrast trained akin to generative adversarial networks. We test our approach on synthetic data sampled from ground-truth Markov jump processes, experimental switching ion channel data and molecular dynamics simulations. Source code to reproduce our experiments is available online.
• Abstract（参考訳）: マルコフジャンプ過程は、自然科学と社会科学の両方に幅広い応用がある連続時間確率過程である。 広く使われているにもかかわらず、これらのモデルにおける推論は非常に非自明であり、モンテカルロ法または予想最大化法によって進行する。 本研究では, ニューラル常微分方程式に依存し, バックプロパゲーションにより学習可能なマルコフジャンプ過程の変分推論アルゴリズムを提案する。 本手法は,後方マルコフ跳躍過程の初期分布と時間依存遷移確率率を近似するために使用される観測データの神経的連続時間表現を学習する。 事前プロセスの時間非依存率は、生成的敵ネットワークに似た訓練を受けたものである。 本手法は, 地中マルコフジャンプ過程, イオンチャネルデータ, 分子動力学シミュレーションから得られた合成データを用いて実験を行った。 我々の実験を再現するソースコードはオンラインで入手できる。

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