論文の概要: Sampling from Energy distributions with Target Concrete Score Identity

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.23106v1
• Date: Mon, 27 Oct 2025 08:21:09 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-28 19:54:32.597499
• Title: Sampling from Energy distributions with Target Concrete Score Identity
• Title（参考訳）: ターゲットコンクリートスコアアイデンティティによるエネルギー分布のサンプリング
• Authors: Sergei Kholkin, Francisco Vargas, Alexander Korotin,
• Abstract要約: 連続時間マルコフ連鎖(CTMC)の逆ダイナミクスを学習し、離散状態空間上の非正規化密度からサンプリングする方法を提案する。 提案手法は,一様ノイズ化カーネルを持つCTMCを前向きに構築し,提案したTarget concrete Score Identityに依存している。 具体的なスコアをニューラルネットワークで近似し,自己Normalized TCSISとUnbiased TCSISの2つのアルゴリズムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 55.68827867099707
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We introduce the Target Concrete Score Identity Sampler (TCSIS), a method for sampling from unnormalized densities on discrete state spaces by learning the reverse dynamics of a Continuous-Time Markov Chain (CTMC). Our approach builds on a forward in time CTMC with a uniform noising kernel and relies on the proposed Target Concrete Score Identity, which relates the concrete score, the ratio of marginal probabilities of two states, to a ratio of expectations of Boltzmann factors under the forward uniform diffusion kernel. This formulation enables Monte Carlo estimation of the concrete score without requiring samples from the target distribution or computation of the partition function. We approximate the concrete score with a neural network and propose two algorithms: Self-Normalized TCSIS and Unbiased TCSIS. Finally, we demonstrate the effectiveness of TCSIS on problems from statistical physics.
• Abstract（参考訳）: 連続時間マルコフ連鎖(CTMC)の逆ダイナミクスを学習することにより、離散状態空間上の非正規化密度からサンプリングする方法であるTCSIS(Target concrete Score Identity Sampler)を導入する。 提案手法は,一様核を持つCTMCを前向きに構築し,提案したターゲットコンクリートスコアアイデンティティ(Target concrete Score Identity)を用いて,2つの状態の辺縁確率の比と,前方均一拡散カーネルの下でのボルツマン因子の期待値の比とを関連づける。 この定式化により、モンテカルロは、目標分布のサンプルや分割関数の計算を必要とせず、具体的なスコアを推定できる。 具体的なスコアをニューラルネットワークで近似し,自己Normalized TCSISとUnbiased TCSISの2つのアルゴリズムを提案する。 最後に,統計物理学の問題点に対するTCSISの有効性を示す。

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