論文の概要: Data augmentation using diffusion models to enhance inverse Ising inference

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.10154v1
• Date: Thu, 13 Mar 2025 08:29:17 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-14 15:51:03.116278
• Title: Data augmentation using diffusion models to enhance inverse Ising inference
• Title（参考訳）: 拡散モデルを用いた逆イジング推論の強化
• Authors: Yechan Lim, Sangwon Lee, Junghyo Jo,
• Abstract要約: 拡散モデルは、小さなデータセットを増大させることでパラメータ推論を向上させることができることを示す。 本研究は,物理問題におけるデータ拡張に拡散モデルを用いるための概念実証として機能する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.654300333196867
• License:
• Abstract: Identifying model parameters from observed configurations poses a fundamental challenge in data science, especially with limited data. Recently, diffusion models have emerged as a novel paradigm in generative machine learning, capable of producing new samples that closely mimic observed data. These models learn the gradient of model probabilities, bypassing the need for cumbersome calculations of partition functions across all possible configurations. We explore whether diffusion models can enhance parameter inference by augmenting small datasets. Our findings demonstrate this potential through a synthetic task involving inverse Ising inference and a real-world application of reconstructing missing values in neural activity data. This study serves as a proof-of-concept for using diffusion models for data augmentation in physics-related problems, thereby opening new avenues in data science.
• Abstract（参考訳）: 観測された構成からモデルパラメータを識別することは、データサイエンス、特に限られたデータにおいて、根本的な課題となる。 近年、拡散モデルは、観測されたデータを忠実に模倣する新しいサンプルを生成することができる、生成機械学習における新しいパラダイムとして出現している。 これらのモデルはモデル確率の勾配を学習し、すべての可能な構成における分割関数の煩雑な計算を回避している。 拡散モデルが小さなデータセットを増大させることでパラメータ推論を向上できるかを考察する。 本研究は、逆Ising推論を含む合成タスクと、神経活動データの欠落した値を再構築する実世界の応用を通して、この可能性を実証した。 本研究は,物理関連問題におけるデータ拡張に拡散モデルを用いることで,データ科学における新たな道を開くための概念実証として機能する。

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