Fugu-MT 論文翻訳(概要): Probabilistic Neural Circuits

論文の概要: Probabilistic Neural Circuits

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.06235v1
Date: Sun, 10 Mar 2024 15:25:49 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-03-13 07:09:41.525832
Title: Probabilistic Neural Circuits
Title（参考訳）: 確率的神経回路
Authors: Pedro Zuidberg Dos Martires
Abstract要約: 確率的ニューラルネットワーク(PNC)は、トラクタビリティと表現力の観点から、PCとニューラルネットのバランスを崩す。 PNCはベイジアンネットワークの深い混合と解釈できることを示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 4.724177741282789
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Probabilistic circuits (PCs) have gained prominence in recent years as a versatile framework for discussing probabilistic models that support tractable queries and are yet expressive enough to model complex probability distributions. Nevertheless, tractability comes at a cost: PCs are less expressive than neural networks. In this paper we introduce probabilistic neural circuits (PNCs), which strike a balance between PCs and neural nets in terms of tractability and expressive power. Theoretically, we show that PNCs can be interpreted as deep mixtures of Bayesian networks. Experimentally, we demonstrate that PNCs constitute powerful function approximators.
Abstract（参考訳）: 近年、確率回路(PC)は、トラクタブルクエリをサポートし、複雑な確率分布をモデル化するのに十分な表現力を持つ確率モデルについて議論するための汎用的なフレームワークとして注目されている。それでも、移植性はコストがかかる。pcはニューラルネットワークよりも表現力が低い。本稿では,PCとニューラルネットのトラクタビリティと表現力のバランスをとる確率的ニューラルネットワーク(PNC)を提案する。理論的には、pncはベイズネットワークの深い混合物として解釈できる。実験では, pncが強力な関数近似器であることを示す。

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