Fugu-MT 論文翻訳(概要): Neural Quasiprobabilistic Likelihood Ratio Estimation with Negatively Weighted Data

論文の概要: Neural Quasiprobabilistic Likelihood Ratio Estimation with Negatively Weighted Data

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.10216v1
Date: Mon, 14 Oct 2024 07:15:49 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-10-30 02:24:44.251759
Title: Neural Quasiprobabilistic Likelihood Ratio Estimation with Negatively Weighted Data
Title（参考訳）: 負重み付きデータを用いた準確率的類似度推定
Authors: Matthew Drnevich, Stephen Jiggins, Judith Katzy, Kyle Cranmer,
Abstract要約: 確率密度が負の準確率的設定に対する確率比推定タスクの一般化を考察する。負の密度と負の重みの存在は、従来のニューラルチャンス比推定法に様々な課題をもたらす。
参考スコア（独自算出の注目度）: 2.5923147161639104
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Motivated by real-world situations found in high energy particle physics, we consider a generalisation of the likelihood-ratio estimation task to a quasiprobabilistic setting where probability densities can be negative. By extension, this framing also applies to importance sampling in a setting where the importance weights can be negative. The presence of negative densities and negative weights, pose an array of challenges to traditional neural likelihood ratio estimation methods. We address these challenges by introducing a novel loss function. In addition, we introduce a new model architecture based on the decomposition of a likelihood ratio using signed mixture models, providing a second strategy for overcoming these challenges. Finally, we demonstrate our approach on a pedagogical example and a real-world example from particle physics.
Abstract（参考訳）: 高エネルギー粒子物理学で見られる実世界の状況に触発され、確率密度が負の準確率的環境への確率比推定タスクの一般化を考える。このフレーミングは、重みが負となるような環境での重要サンプリングにも適用される。負の密度と負の重みの存在は、従来のニューラルチャンス比推定法に様々な課題をもたらす。新たな損失関数を導入することで,これらの課題に対処する。さらに,符号付き混合モデルを用いた確率比の分解に基づく新しいモデルアーキテクチャを導入し,これらの課題を克服するための第2の戦略を提供する。最後に、我々のアプローチを、粒子物理学の教育的な例と実世界の例で実証する。

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