論文の概要: Stochastic Localization via Iterative Posterior Sampling
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.10758v1
- Date: Fri, 16 Feb 2024 15:28:41 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-19 15:25:10.844832
- Title: Stochastic Localization via Iterative Posterior Sampling
- Title(参考訳): 反復的後方サンプリングによる確率的局在化
- Authors: Louis Grenioux, Maxence Noble, Marylou Gabri\'e, Alain Oliviero Durmus
- Abstract要約: 我々は、一般的なローカライゼーションフレームワークを検討し、フレキシブルなdenoisingスケジュールに関連する観察プロセスの明示的なクラスを導入する。
我々は、このダイナミクスの近似的なサンプルを得るために、SLIPS(Iterative Posterior Sampling$)による@textitStochastic Localizationという完全な方法論と、ターゲット分布からサンプルを得る副産物を提供する。
我々のスキームはマルコフ連鎖モンテカルロによるデノイザーの推定に基づいており、詳細な実践的ガイドラインが付属している。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.40964539027092917
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Building upon score-based learning, new interest in stochastic localization
techniques has recently emerged. In these models, one seeks to noise a sample
from the data distribution through a stochastic process, called observation
process, and progressively learns a denoiser associated to this dynamics. Apart
from specific applications, the use of stochastic localization for the problem
of sampling from an unnormalized target density has not been explored
extensively. This work contributes to fill this gap. We consider a general
stochastic localization framework and introduce an explicit class of
observation processes, associated with flexible denoising schedules. We provide
a complete methodology, $\textit{Stochastic Localization via Iterative
Posterior Sampling}$ (SLIPS), to obtain approximate samples of this dynamics,
and as a by-product, samples from the target distribution. Our scheme is based
on a Markov chain Monte Carlo estimation of the denoiser and comes with
detailed practical guidelines. We illustrate the benefits and applicability of
SLIPS on several benchmarks, including Gaussian mixtures in increasing
dimensions, Bayesian logistic regression and a high-dimensional field system
from statistical-mechanics.
- Abstract(参考訳): スコアに基づく学習によって、確率的ローカライゼーション技術への新たな関心が高まっている。
これらのモデルでは、観測過程と呼ばれる確率過程を通してデータ分布からサンプルをノイズにし、このダイナミクスに関連するデノイザーを徐々に学習しようとする。
特定の応用とは別に、非正規化対象密度からのサンプリング問題に対する確率的局所化の利用は、広く研究されていない。
この仕事はこのギャップを埋めるのに役立ちます。
一般的な確率的局所化フレームワークを考察し、フレキシブルな偏極スケジュールに関連する観察過程の明示的なクラスを導入する。
我々は,この動力学の近似的なサンプルを得るために, 反復的後方サンプリングによる非定常的局所化 (slips) という完全な手法を提案し, 対象分布から副生成物としてサンプルを得る。
提案手法は, マルコフ連鎖モンテカルロ推定法に基づいてデノイザーを推定し, 詳細な実用ガイドラインを提示する。
本稿では,拡張次元のガウス混合,ベイジアンロジスティック回帰,統計力学による高次元場システムなど,SLIPSの利点と適用性について述べる。
関連論文リスト
- Distributed Markov Chain Monte Carlo Sampling based on the Alternating
Direction Method of Multipliers [143.6249073384419]
本論文では,乗算器の交互方向法に基づく分散サンプリング手法を提案する。
我々は,アルゴリズムの収束に関する理論的保証と,その最先端性に関する実験的証拠の両方を提供する。
シミュレーションでは,線形回帰タスクとロジスティック回帰タスクにアルゴリズムを配置し,その高速収束を既存の勾配法と比較した。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-29T02:08:40Z) - Sampling, Diffusions, and Stochastic Localization [10.368585938419619]
拡散は高次元分布からサンプリングする手法として成功している。
ローカライゼーション(英: localization)は、マルコフ連鎖と高次元における他の機能的不等式を混合することを証明する手法である。
そこで,[EAMS2022] に局所化のアルゴリズムを導入し,特定の統計力学モデルからアルゴリズムを抽出した。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-18T04:01:40Z) - Score-based Continuous-time Discrete Diffusion Models [102.65769839899315]
連続時間マルコフ連鎖を介して逆過程が認知されるマルコフジャンププロセスを導入することにより、拡散モデルを離散変数に拡張する。
条件境界分布の単純なマッチングにより、偏りのない推定器が得られることを示す。
提案手法の有効性を,合成および実世界の音楽と画像のベンチマークで示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-11-30T05:33:29Z) - Approximate sampling and estimation of partition functions using neural
networks [0.0]
本研究では, 可変オートエンコーダ (VAE) をいかに応用できるかを示す。
論理を逆転させ、正規化まで特定された複雑で難解な潜在分布を仮定して、VAEを単純かつトラクタブルな分布に適合するように訓練する。
この手順は、トレーニングデータやマルコフ連鎖モンテカルロサンプリングを使わずに近似を構成する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-09-21T15:16:45Z) - Markov Chain Monte Carlo for Continuous-Time Switching Dynamical Systems [26.744964200606784]
マルコフ連鎖モンテカルロ法による新しい推論アルゴリズムを提案する。
提示されたギブスサンプルは、正確な連続時間後処理から試料を効率的に得ることができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-05-18T09:03:00Z) - Oops I Took A Gradient: Scalable Sampling for Discrete Distributions [53.3142984019796]
このアプローチは、多くの困難な設定において、ジェネリックサンプリングよりも優れていることを示す。
また,高次元離散データを用いた深部エネルギーモデルトレーニングのための改良型サンプリング器についても実演した。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-02-08T20:08:50Z) - Sampling in Combinatorial Spaces with SurVAE Flow Augmented MCMC [83.48593305367523]
ハイブリッドモンテカルロ(Hybrid Monte Carlo)は、複素連続分布からサンプリングする強力なマルコフ連鎖モンテカルロ法である。
本稿では,SurVAEフローを用いたモンテカルロ法の拡張に基づく新しい手法を提案する。
本稿では,統計学,計算物理学,機械学習など,様々な分野におけるアルゴリズムの有効性を実証し,代替アルゴリズムと比較した改良点を考察する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-02-04T02:21:08Z) - Pathwise Conditioning of Gaussian Processes [72.61885354624604]
ガウス過程後部をシミュレーションするための従来のアプローチでは、有限個の入力位置のプロセス値の限界分布からサンプルを抽出する。
この分布中心の特徴づけは、所望のランダムベクトルのサイズで3次スケールする生成戦略をもたらす。
条件付けのこのパスワイズ解釈が、ガウス過程の後部を効率的にサンプリングするのに役立てる近似の一般族をいかに生み出すかを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-11-08T17:09:37Z) - Efficiently Sampling Functions from Gaussian Process Posteriors [76.94808614373609]
高速後部サンプリングのための簡易かつ汎用的なアプローチを提案する。
分離されたサンプルパスがガウス過程の後部を通常のコストのごく一部で正確に表現する方法を実証する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-02-21T14:03:16Z)
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。