論文の概要: Neural Classifiers based Monte Carlo simulation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.16035v1
• Date: Sat, 29 Jul 2023 17:53:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-01 18:07:32.231423
• Title: Neural Classifiers based Monte Carlo simulation
• Title（参考訳）: モンテカルロシミュレーションに基づくニューラル分類器
• Authors: Elouan Argouarc'h, Fran\c{c}ois Desbouvries
• Abstract要約: ラベル付きトレーニングデータセットからのみ構築されたpdf-ratiosに基づくシミュレーションアルゴリズムを提案する。 これら2つの密度の比を近似するために、2つのpdfの凸線型結合を用い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）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Acceptance-rejection (AR), Independent Metropolis Hastings (IMH) or importance sampling (IS) Monte Carlo (MC) simulation algorithms all involve computing ratios of probability density functions (pdfs). On the other hand, classifiers discriminate labellized samples produced by a mixture density model, i.e., a convex linear combination of two pdfs, and can thus be used for approximating the ratio of these two densities. This bridge between simulation and classification techniques enables us to propose (approximate) pdf-ratios-based simulation algorithms which are built only from a labellized training data set.
• Abstract（参考訳）: アクセプタンス・リジェクション (AR)、独立メトロポリス・ヘイスティングス (IMH) または重要サンプリング (IS) モンテカルロ (MC) シミュレーションアルゴリズムは全て確率密度関数 (pdfs) の計算比率を含む。 一方、分類器は混合密度モデル、すなわち2つのpdfの凸線形結合によって生成されたラベル付きサンプルを判別し、この2つの密度の比を近似するために使用できる。 このシミュレーションと分類手法の橋渡しにより、ラベル付きトレーニングデータセットからのみ構築されるpdf-ratiosに基づくシミュレーションアルゴリズムを提案することができる。

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