論文の概要: MEP-Net: Generating Solutions to Scientific Problems with Limited Knowledge by Maximum Entropy Principle

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.02090v1
• Date: Tue, 03 Dec 2024 02:21:29 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-04 15:48:14.695596
• Title: MEP-Net: Generating Solutions to Scientific Problems with Limited Knowledge by Maximum Entropy Principle
• Title（参考訳）: MEP-Net:最大エントロピー原理による限られた知識による科学的問題への解の生成
• Authors: Wuyue Yang, Liangrong Peng, Guojie Li, Liu Hong,
• Abstract要約: 本稿では,MEPとニューラルネットワークを組み合わせてモーメント制約から確率分布を生成する新しいニューラルネットワークアーキテクチャMEP-Netを提案する。 本稿では,MEP-Netが生化学反応ネットワークにおける確率分布の進化をモデル化し,データから複雑な分布を生成するのに特に有用であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: Maximum entropy principle (MEP) offers an effective and unbiased approach to inferring unknown probability distributions when faced with incomplete information, while neural networks provide the flexibility to learn complex distributions from data. This paper proposes a novel neural network architecture, the MEP-Net, which combines the MEP with neural networks to generate probability distributions from moment constraints. We also provide a comprehensive overview of the fundamentals of the maximum entropy principle, its mathematical formulations, and a rigorous justification for its applicability for non-equilibrium systems based on the large deviations principle. Through fruitful numerical experiments, we demonstrate that the MEP-Net can be particularly useful in modeling the evolution of probability distributions in biochemical reaction networks and in generating complex distributions from data.
• Abstract（参考訳）: 最大エントロピー原理(MEP)は、不完全な情報に直面したときに未知の確率分布を推測する効果的な非バイアスのアプローチを提供する一方、ニューラルネットワークはデータから複雑な分布を学習する柔軟性を提供する。 本稿では,MEPとニューラルネットワークを組み合わせてモーメント制約から確率分布を生成する新しいニューラルネットワークアーキテクチャMEP-Netを提案する。 また、最大エントロピー原理の基礎、数学的定式化、および大きな偏差原理に基づく非平衡系への適用性に関する厳密な正当化についても概説する。 実りある数値実験を通じて、MEP-Netは、生化学反応ネットワークにおける確率分布の進化をモデル化し、データから複雑な分布を生成するのに特に有用であることを示した。

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