Fugu-MT 論文翻訳(概要): Scaling Integer Arithmetic in Probabilistic Programs

論文の概要: Scaling Integer Arithmetic in Probabilistic Programs

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.13837v1
Date: Tue, 25 Jul 2023 22:21:07 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-07-27 14:16:05.303747
Title: Scaling Integer Arithmetic in Probabilistic Programs
Title（参考訳）: 確率的プログラムにおける整数演算のスケーリング
Authors: William X. Cao, Poorva Garg, Ryan Tjoa, Steven Holtzen, Todd Millstein, Guy Van den Broeck
Abstract要約: 本稿では、整数演算のリッチな論理構造を利用する離散分布のバイナリ符号化戦略を提案する。このアプローチは算術演算ではるかに大きな整数分布にスケールできることが示される。
参考スコア（独自算出の注目度）: 21.26857534769979
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Distributions on integers are ubiquitous in probabilistic modeling but remain challenging for many of today's probabilistic programming languages (PPLs). The core challenge comes from discrete structure: many of today's PPL inference strategies rely on enumeration, sampling, or differentiation in order to scale, which fail for high-dimensional complex discrete distributions involving integers. Our insight is that there is structure in arithmetic that these approaches are not using. We present a binary encoding strategy for discrete distributions that exploits the rich logical structure of integer operations like summation and comparison. We leverage this structured encoding with knowledge compilation to perform exact probabilistic inference, and show that this approach scales to much larger integer distributions with arithmetic.
Abstract（参考訳）: 整数上の分布は確率的モデリングにおいてユビキタスであるが、今日の確率的プログラミング言語(PPL)の多くでは依然として困難である。今日のPL推論戦略の多くは、拡大するために列挙、サンプリング、微分に依存しており、これは整数を含む高次元の複素離散分布では失敗する。我々の洞察では、これらのアプローチが使用していない構造がある。本稿では,集計や比較といった整数演算の豊富な論理構造を利用する離散分布のバイナリ符号化戦略を提案する。我々は、この構造化符号化を知識コンパイルで活用し、正確な確率的推論を行い、この手法が演算によるより大きい整数分布に拡大することを示す。

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