論文の概要: Variational Search Distributions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.06142v2
• Date: Thu, 3 Oct 2024 00:35:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-07 22:16:23.251363
• Title: Variational Search Distributions
• Title（参考訳）: 変分探索分布
• Authors: Daniel M. Steinberg, Rafael Oliveira, Cheng Soon Ong, Edwin V. Bonilla,
• Abstract要約: 提案手法は,稀に望まれるクラスの離散的な設計を,定型的な実験予算で逐次的に発見する手法である。 特にVSDは、オフザシェルフ勾配に基づく最適化ルーチンを使用し、設計のための強力な生成モデルを学ぶことができ、スケーラブルな予測モデルを活用することができる。 種々の生体系における実数列設計問題に対して,VSDが既存のベースライン法より優れていることを実証的に実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.609027794680213
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We develop variational search distributions (VSD), a method for finding discrete, combinatorial designs of a rare desired class in a batch sequential manner with a fixed experimental budget. We formalize the requirements and desiderata for this problem and formulate a solution via variational inference. In particular, VSD uses off-the-shelf gradient based optimization routines, can learn powerful generative models for designs, and can take advantage of scalable predictive models. We derive asymptotic convergence rates for learning the true conditional generative distribution of designs with certain configurations of our method. After illustrating the generative model on images, we empirically demonstrate that VSD can outperform existing baseline methods on a set of real sequence-design problems in various biological systems.
• Abstract（参考訳）: 提案手法は, 離散的, 組合せ的な, 希少なクラスの設計を, 固定された実験予算で逐次的に検出する手法である。 この問題の要件とデシラタを定式化し、変分推論によって解を定式化する。 特にVSDは、オフザシェルフ勾配に基づく最適化ルーチンを使用し、設計のための強力な生成モデルを学ぶことができ、スケーラブルな予測モデルを活用することができる。 提案手法の特定の構成を持つ設計の真の条件生成分布を学習するための漸近収束率を導出する。 画像上の生成モデルを解析した結果、VSDは様々な生物学的システムにおける実数列設計問題において、既存のベースライン法よりも優れていることを示した。

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