論文の概要: Building Expressive and Tractable Probabilistic Generative Models: A Review
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.00759v2
- Date: Wed, 22 May 2024 03:44:21 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-25 11:26:41.650073
- Title: Building Expressive and Tractable Probabilistic Generative Models: A Review
- Title（参考訳）: 表現的・トラクタブルな確率的生成モデルの構築
- Authors: Sahil Sidheekh, Sriraam Natarajan,
- Abstract要約: 我々は、主に確率回路(PC)に焦点をあてて、トラクタブル確率生成モデルに焦点をあてる。
我々は、表現性とトラクタビリティの本質的にのトレードオフについて統一的な視点を提供し、表現力と効率的なPCの構築を可能にする設計原則とアルゴリズム拡張を強調した。
我々は、ディープ・ニューラル・モデルの概念を融合させることにより、ディープ・ハイブリッドPCを構築するための最近の取り組みについて論じ、この発展途上の分野における将来の研究を導くための課題とオープンな疑問を概説する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.350950673858602
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We present a comprehensive survey of the advancements and techniques in the field of tractable probabilistic generative modeling, primarily focusing on Probabilistic Circuits (PCs). We provide a unified perspective on the inherent trade-offs between expressivity and tractability, highlighting the design principles and algorithmic extensions that have enabled building expressive and efficient PCs, and provide a taxonomy of the field. We also discuss recent efforts to build deep and hybrid PCs by fusing notions from deep neural models, and outline the challenges and open questions that can guide future research in this evolving field.
- Abstract（参考訳）: 本稿では、主に確率回路(PC)に着目した、トラクタブル確率生成モデリングの分野における進歩と技術について包括的調査を行う。
我々は、表現性とトラクタビリティの本質的にのトレードオフについて統一的な視点を提供し、表現的かつ効率的なPCの構築を可能にする設計原則とアルゴリズム拡張を強調し、この分野の分類学を提供する。
我々はまた、ディープ・ニューラル・モデルから概念を融合させることにより、ディープ・ハイブリッドPCを構築するための最近の取り組みについても論じ、この進化する分野における将来の研究を導くための課題とオープンな疑問を概説する。
関連論文リスト
- Coding for Intelligence from the Perspective of Category [66.14012258680992]
符号化の対象はデータの圧縮と再構成、インテリジェンスである。
最近の傾向は、これらの2つの分野の潜在的均一性を示している。
本稿では,カテゴリ理論の観点から,インテリジェンスのためのコーディングの新たな問題を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-07-01T07:05:44Z) - A Survey on Personalized Content Synthesis with Diffusion Models [57.01364199734464]
PCSは、特定のユーザ定義のプロンプトに対する関心の主題をカスタマイズすることを目的としている。
過去2年間で150以上の方法が提案されている。
本稿では,PCSの拡散モデルに着目した包括的調査を行う。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-05-09T04:36:04Z) - Physics-informed Generalizable Wireless Channel Modeling with
Segmentation and Deep Learning: Fundamentals, Methodologies, and Challenges [26.133092114053472]
チャネルモデリングにおけるPINNに基づくアプローチは、一般化可能性、解釈可能性、堅牢性などの有望な特性を示す。
セマンティックセグメンテーションとディープラーニングを用いた屋内チャネルの正確な予測に関する最近の研究事例について述べる。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-01-02T16:56:13Z) - A Systematic Survey in Geometric Deep Learning for Structure-based Drug
Design [63.30166298698985]
構造に基づく薬物設計(SBDD)は、タンパク質の3次元幾何学を利用して、潜在的な薬物候補を特定する。
幾何学的深層学習の最近の進歩は、3次元幾何データの統合と処理に焦点をあてて、構造に基づく薬物設計の分野を大いに進歩させてきた。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-06-20T14:21:58Z) - Modeling Transformative AI Risks (MTAIR) Project -- Summary Report [0.0]
このレポートは、Cottier氏とShah氏による以前の図に基づいており、いくつかの説明とともに、視覚的に重要な不一致(クラックス)をいくつか説明した。
このモデルは、アナロジーと人工知能に関する一般的な以前の信念による推論に関する議論から始まる。
さまざまなパスのモデルをレイアウトし、ハイレベルなマシンインテリジェンスのためのテクノロジーと、これらのシステムの能力の進歩のモデルを構築している。
このモデルは、学習した最適化の問題や、機械学習システムがメザ最適化を作成するかどうかについても特に注目している。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-06-19T09:11:23Z) - Towards Machine Learning for Placement and Routing in Chip Design: a
Methodological Overview [72.79089075263985]
配置とルーティングは、現代のチップ設計フローにおいて必須かつ困難な2つのタスクである。
機械学習は、そのデータ駆動性によって有望な見通しを示しており、知識や事前への依存度は低い。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-02-28T06:28:44Z) - Structured Prediction in NLP -- A survey [2.9031424913611903]
本調査は、構造化予測における主要な技術とそのNLP領域への応用について概説する。
また、構造予測におけるエネルギーベースおよび注意ベースの手法についても深く研究した。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-08-31T07:01:09Z) - Partition Function Estimation: A Quantitative Study [25.782420501870295]
グラフィカルモデルの分割関数は、関心の中心的な量である。
見積もりの品質に関する様々な保証とともに、長年にわたっていくつかの技術が提案されてきた。
私たちの実験では、正確な技術は近似した技術と同じくらい効率的であるという驚くべき観察結果が得られました。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-05-24T07:25:43Z) - Contrastive Topographic Models: Energy-based density models applied to
the understanding of sensory coding and cortical topography [9.555150216958246]
計算・アルゴリズム・構造・機械的レベルでの視覚脳の機能解明を支援する理論モデルを構築することの課題に対処する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-11-05T16:36:43Z) - Forethought and Hindsight in Credit Assignment [62.05690959741223]
我々は、前向きモデルや後向きモデルによる後向き操作による予測として使われる計画の利益と特異性を理解するために活動する。
本稿では,予測を(再)評価すべき状態の選択に主眼を置いて,計画におけるモデルの利用について検討する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-10-26T16:00:47Z) - Towards High Performance Relativistic Electronic Structure Modelling:
The EXP-T Program Package [68.8204255655161]
並列計算機用に設計されたFS-RCC方式の新たな実装を提案する。
実装のパフォーマンスとスケーリングの特徴を分析した。
開発されたソフトウェアは、重い超重核を含む原子や分子の性質を予測するための全く新しいレベルの精度を達成することができる。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-04-07T20:08:30Z)
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。