論文の概要: Learning From Simulators: A Theory of Simulation-Grounded Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.18990v1
- Date: Tue, 23 Sep 2025 13:39:11 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-09-24 20:41:27.862442
- Title: Learning From Simulators: A Theory of Simulation-Grounded Learning
- Title（参考訳）: シミュレータから学ぶ:シミュレーション学習の理論
- Authors: Carson Dudley, Marisa Eisenberg,
- Abstract要約: シミュレーション・グラウンドド・ニューラルネットワーク(SGNN)は、メカニカル・シミュレーションから完全に合成データに基づいて訓練された予測モデルである。
本稿では,SGNNがシミュレーション前のベイズ推定を実装し,ベイズ最適予測器に収束することを示す。
我々はSGNNによって一意に実現された新しい機械的解釈可能性の形式を定式化する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Simulation-Grounded Neural Networks (SGNNs) are predictive models trained entirely on synthetic data from mechanistic simulations. They have achieved state-of-the-art performance in domains where real-world labels are limited or unobserved, but lack a formal underpinning. We present the foundational theory of simulation-grounded learning. We show that SGNNs implement amortized Bayesian inference under a simulation prior and converge to the Bayes-optimal predictor. We derive generalization bounds under model misspecification and prove that SGNNs can learn unobservable scientific quantities that empirical methods provably cannot. We also formalize a novel form of mechanistic interpretability uniquely enabled by SGNNs: by attributing predictions to the simulated mechanisms that generated them, SGNNs yield posterior-consistent, scientifically grounded explanations. We provide numerical experiments to validate all theoretical predictions. SGNNs recover latent parameters, remain robust under mismatch, and outperform classical tools: in a model selection task, SGNNs achieve half the error of AIC in distinguishing mechanistic dynamics. These results establish SGNNs as a principled and practical framework for scientific prediction in data-limited regimes.
- Abstract（参考訳）: シミュレーション・グラウンドド・ニューラルネットワーク(SGNN)は、メカニカル・シミュレーションから完全に合成データに基づいて訓練された予測モデルである。
彼らは、現実世界のラベルが制限されているか、保存されていないが、正式な基盤がない領域で最先端のパフォーマンスを達成した。
シミュレーション基底学習の基礎理論について述べる。
本稿では,SGNNがシミュレーション前のベイズ推定を実装し,ベイズ最適予測器に収束することを示す。
我々は,SGNNが経験的手法では証明できない観測不可能な科学的量を学ぶことができることを示す。
また、SGNNが独自に実現した新しい機械的解釈可能性の形式を定式化し、それらを生成したシミュレートされたメカニズムに予測を帰結させることにより、SGNNは後続一貫性のある科学的根拠を持つ説明を得る。
すべての理論的予測を検証するための数値実験を提供する。
モデル選択タスクでは、SGNNは機械力学の区別においてAICのエラーの半分を達成している。
これらの結果は、データ制限体制における科学的予測の原則的かつ実践的な枠組みとしてSGNNを確立している。
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