論文の概要: MINDE: Mutual Information Neural Diffusion Estimation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.09031v1
• Date: Fri, 13 Oct 2023 11:47:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-16 13:23:29.600204
• Title: MINDE: Mutual Information Neural Diffusion Estimation
• Title（参考訳）: MINDE:相互情報ニューラル拡散推定
• Authors: Giulio Franzese, Mustapha Bounoua, Pietro Michiardi
• Abstract要約: 確率変数間の相互情報(MI)を推定するための新しい手法を提案する。 スコアベース拡散モデルを用いて、スコア関数間の差分として2つの密度間のクルバック・リーブラーの偏差を推定する。 副産物として,確率変数のエントロピーの推定も可能である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.316365279740188
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this work we present a new method for the estimation of Mutual Information (MI) between random variables. Our approach is based on an original interpretation of the Girsanov theorem, which allows us to use score-based diffusion models to estimate the Kullback Leibler divergence between two densities as a difference between their score functions. As a by-product, our method also enables the estimation of the entropy of random variables. Armed with such building blocks, we present a general recipe to measure MI, which unfolds in two directions: one uses conditional diffusion process, whereas the other uses joint diffusion processes that allow simultaneous modelling of two random variables. Our results, which derive from a thorough experimental protocol over all the variants of our approach, indicate that our method is more accurate than the main alternatives from the literature, especially for challenging distributions. Furthermore, our methods pass MI self-consistency tests, including data processing and additivity under independence, which instead are a pain-point of existing methods.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,確率変数間の相互情報(MI)を推定するための新しい手法を提案する。 本手法は,2つの密度間のカルバック・ライバーの発散をスコア関数の差として推定するために,スコアに基づく拡散モデルを用いたギルサノフの定理の解釈に基づいている。 副産物として,確率変数のエントロピーの推定も可能である。 このようなビルディングブロックを具体例として,条件拡散過程と2つの確率変数の同時モデリングを可能にする合同拡散過程の2つの方向に展開するmiを測定する一般的なレシピを提案する。 提案手法は,提案手法のすべての変種に対する徹底的な実験的プロトコルから導かれるものであり,本手法が文献,特に難解な分布に対する主な代替手段よりも正確であることを示す。 さらに,本手法では,データ処理や独立性を考慮した自己一貫性テストを実施し,既存の手法の問題点となっている。

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