論文の概要: Autonomous Learning of Generative Models with Chemical Reaction Network Ensembles

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.00975v1
• Date: Thu, 2 Nov 2023 03:46:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-03 14:50:47.539254
• Title: Autonomous Learning of Generative Models with Chemical Reaction Network Ensembles
• Title（参考訳）: 化学反応ネットワークアンサンブルを用いた生成モデルの自律学習
• Authors: William Poole, Thomas E. Ouldridge, and Manoj Gopalkrishnan
• Abstract要約: 我々は、幅広い種類の化学系が複雑な分布を自律的に学習できる一般的なアーキテクチャを開発する。 提案手法は, 相対エントロピーコスト関数の勾配降下という, 機械学習の最適化作業の化学的実装の形式を取り入れたものである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Can a micron sized sack of interacting molecules autonomously learn an internal model of a complex and fluctuating environment? We draw insights from control theory, machine learning theory, chemical reaction network theory, and statistical physics to develop a general architecture whereby a broad class of chemical systems can autonomously learn complex distributions. Our construction takes the form of a chemical implementation of machine learning's optimization workhorse: gradient descent on the relative entropy cost function. We show how this method can be applied to optimize any detailed balanced chemical reaction network and that the construction is capable of using hidden units to learn complex distributions. This result is then recast as a form of integral feedback control. Finally, due to our use of an explicit physical model of learning, we are able to derive thermodynamic costs and trade-offs associated to this process.
• Abstract（参考訳）: ミクロンサイズの相互作用分子の袋は、複雑で変動する環境の内部モデルを自律的に学習できるのか? 本研究では, 制御理論, 機械学習理論, 化学反応ネットワーク理論, 統計物理学から知見を導き, 化学系が複雑な分布を自律的に学習できる汎用アーキテクチャを構築する。 提案手法は, 相対エントロピーコスト関数の勾配降下という, 機械学習の最適化作業の化学的実装の形をとる。 本研究では, この手法が化学反応ネットワークの詳細なバランスを保ち, 複雑な分布の学習に隠れたユニットを使用できることを示す。 この結果は積分フィードバック制御の形式として再キャストされる。 最後に、明示的な物理モデルを用いた学習により、このプロセスに関連する熱力学的コストとトレードオフを導出することができる。

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