論文の概要: Optimizing Likelihood-free Inference using Self-supervised Neural Symmetry Embeddings

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.07615v1
• Date: Mon, 11 Dec 2023 21:06:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-14 17:58:14.259162
• Title: Optimizing Likelihood-free Inference using Self-supervised Neural Symmetry Embeddings
• Title（参考訳）: 自己教師付き神経対称性埋め込みを用いた自由度推定の最適化
• Authors: Deep Chatterjee, Philip C. Harris, Maanas Goel, Malina Desai, Michael W. Coughlin and Erik Katsavounidis
• Abstract要約: 物理問題における対称性の辺縁化により、確率自由推論を最適化し、さらに高速にする手法を示す。 本手法は2つの単純な物理問題に対して提案し、正規化フローと比較して少ないパラメータでより高速な収束を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.24084786718197512
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Likelihood-free inference is quickly emerging as a powerful tool to perform fast/effective parameter estimation. We demonstrate a technique of optimizing likelihood-free inference to make it even faster by marginalizing symmetries in a physical problem. In this approach, physical symmetries, for example, time-translation are learned using joint-embedding via self-supervised learning with symmetry data augmentations. Subsequently, parameter inference is performed using a normalizing flow where the embedding network is used to summarize the data before conditioning the parameters. We present this approach on two simple physical problems and we show faster convergence in a smaller number of parameters compared to a normalizing flow that does not use a pre-trained symmetry-informed representation.
• Abstract（参考訳）: 高速かつ効率的なパラメータ推定を行う強力なツールとして、Likelihood-free推論が急速に現れている。 物理問題における対称性の辺縁化により、確率自由推論を最適化し、さらに高速にする手法を実証する。 このアプローチでは、例えば物理対称性は、対称性データ拡張を伴う自己教師付き学習を通じて、共同埋め込みを用いて学習される。 その後、パラメータを条件付ける前に、埋め込みネットワークを使用してデータを要約する正規化フローを用いてパラメータ推論を行う。 本手法は2つの単純な物理問題に対して提案し、事前学習された対称性情報表現を使用しない正規化流れと比較して、より少ないパラメータの収束性を示す。

関連論文リスト

• Learning Infinitesimal Generators of Continuous Symmetries from Data [15.42275880523356]
  1-パラメータ群で定義された変換に基づく新しい対称性学習アルゴリズムを提案する。 この手法は最小限の帰納バイアスに基づいて構築され、リー群に根付いた一般的な対称性だけでなく、非線形発生器由来の対称性にまで拡張される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-29T08:28:23Z)
• The Empirical Impact of Neural Parameter Symmetries, or Lack Thereof [50.49582712378289]
  ニューラル・ネットワーク・アーキテクチャの導入により,ニューラル・パラメータ・対称性の影響について検討する。 我々は,パラメータ空間対称性を低減するために,標準的なニューラルネットワークを改良する2つの手法を開発した。 実験により,パラメータ対称性の経験的影響に関する興味深い観察がいくつか示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-30T16:32:31Z)
• First-principles construction of symmetry-informed quantum metrologies [0.0]
  位置パラメータに同型な量の測定方法のクラスを開発する。 結果のフレームワークは、パラメータ範囲、事前情報、状態を認めます。 これは、どの対称性が最大の無知不変状態を残しているかを特定するための良い戦略の探索を減らす。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-26T09:06:37Z)
• Learning Layer-wise Equivariances Automatically using Gradients [66.81218780702125]
  畳み込みは等価対称性をニューラルネットワークにエンコードし、より優れた一般化性能をもたらす。 対称性は、ネットワークが表現できる機能、事前に指定する必要、適応できない機能に対して、固定されたハード制約を提供する。 私たちのゴールは、勾配を使ってデータから自動的に学習できるフレキシブル対称性の制約を可能にすることです。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-09T20:22:43Z)
• The Surprising Effectiveness of Equivariant Models in Domains with Latent Symmetry [6.716931832076628]
  領域対称性と正確に一致しない対称性制約を課すことは、環境における真の対称性を学ぶのに非常に有用であることを示す。 ロボット操作・制御問題における教師付き学習と強化学習の両方において,同変モデルが潜在対称性を持つ領域における非同変手法を大幅に上回ることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-16T21:51:55Z)
• MINIMALIST: Mutual INformatIon Maximization for Amortized Likelihood Inference from Sampled Trajectories [61.3299263929289]
  シミュレーションベースの推論は、その可能性が実際に計算できない場合でもモデルのパラメータを学習することができる。 あるクラスのメソッドは、異なるパラメータでシミュレートされたデータを使用して、確率とエビデンス比の償却推定器を推定する。 モデルパラメータとシミュレーションデータ間の相互情報の観点から,本手法が定式化可能であることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-03T12:59:16Z)
• Sampling asymmetric open quantum systems for artificial neural networks [77.34726150561087]
  非対称な開系に対する高速収束時間と高いスケーラビリティを実現し,非対称性を考慮したハイブリッドサンプリング戦略を提案する。 我々は、ニューラルネットワークの普遍的適用性を強調し、ニューラルネットワークの普遍的適用性を概説する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-20T18:25:29Z)
• Understanding Implicit Regularization in Over-Parameterized Single Index Model [55.41685740015095]
  我々は高次元単一インデックスモデルのための正規化自由アルゴリズムを設計する。 暗黙正則化現象の理論的保証を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-16T13:27:47Z)
• Support recovery and sup-norm convergence rates for sparse pivotal estimation [79.13844065776928]
  高次元スパース回帰では、ピボット推定器は最適な正規化パラメータがノイズレベルに依存しない推定器である。 非滑らかで滑らかな単一タスクとマルチタスク正方形ラッソ型推定器に対するミニマックス超ノルム収束率を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-01-15T16:11:04Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。