論文の概要: Rare Event Probability Learning by Normalizing Flows

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.19167v1
• Date: Sun, 29 Oct 2023 21:59:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-31 14:00:02.503686
• Title: Rare Event Probability Learning by Normalizing Flows
• Title（参考訳）: 流れの正規化による希少事象確率学習
• Authors: Zhenggqi Gao, Dinghuai Zhang, Luca Daniel, Duane S. Boning
• Abstract要約: 稀な事象は発生確率が低いことによって定義される。 本研究では,NOFISと呼ばれる重要度サンプリングの正規化を提案する。 NOFIS法の有効性は, 総合的な定性的可視化によって検証される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.34331961951239
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: A rare event is defined by a low probability of occurrence. Accurate estimation of such small probabilities is of utmost importance across diverse domains. Conventional Monte Carlo methods are inefficient, demanding an exorbitant number of samples to achieve reliable estimates. Inspired by the exact sampling capabilities of normalizing flows, we revisit this challenge and propose normalizing flow assisted importance sampling, termed NOFIS. NOFIS first learns a sequence of proposal distributions associated with predefined nested subset events by minimizing KL divergence losses. Next, it estimates the rare event probability by utilizing importance sampling in conjunction with the last proposal. The efficacy of our NOFIS method is substantiated through comprehensive qualitative visualizations, affirming the optimality of the learned proposal distribution, as well as a series of quantitative experiments encompassing $10$ distinct test cases, which highlight NOFIS's superiority over baseline approaches.
• Abstract（参考訳）: 稀な事象は発生確率が低いことで定義される。 このような小さな確率の正確な推定は、様々な領域において最も重要である。 従来のモンテカルロ法は非効率であり、信頼できる推定を達成するために非常に多くのサンプルを必要とする。 フローの正規化の正確なサンプリング能力に触発されて,この課題を再検討し,nofisと呼ばれるフロー支援重要サンプリングの正規化を提案する。 NOFISはまず、KL分散損失を最小限に抑えて、事前に定義されたネストされたサブセットイベントに関連する一連の提案分布を学習する。 次に,前提案と並行して重要サンプリングを利用することで,希少事象確率を推定する。 NOFIS法の有効性は, 総合的な質的可視化によって検証され, 学習された提案分布の最適性を確認するとともに, 10ドルの異なるテストケースを含む一連の定量的実験を行い, ベースラインアプローチよりもNOFISの方が優れていることを示した。

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