論文の概要: Emergence of Nonequilibrium Latent Cycles in Unsupervised Generative Modeling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.11415v1
• Date: Fri, 12 Dec 2025 09:48:08 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-15 15:48:11.719923
• Title: Emergence of Nonequilibrium Latent Cycles in Unsupervised Generative Modeling
• Title（参考訳）: 非教師なし生成モデルにおける非平衡潜在サイクルの創出
• Authors: Marco Baiesi, Alberto Rosso,
• Abstract要約: 非平衡力学は、潜在状態サイクルの自然発生を誘導することにより、教師なし機械学習において構築的な役割を果たすことを示す。 可視変数と隠れ変数が独立にパラメータ化された遷移行列を介して相互作用するモデルを導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We show that nonequilibrium dynamics can play a constructive role in unsupervised machine learning by inducing the spontaneous emergence of latent-state cycles. We introduce a model in which visible and hidden variables interact through two independently parametrized transition matrices, defining a Markov chain whose steady state is intrinsically out of equilibrium. Likelihood maximization drives this system toward nonequilibrium steady states with finite entropy production, reduced self-transition probabilities, and persistent probability currents in the latent space. These cycles are not imposed by the architecture but arise from training, and models that develop them avoid the low-log-likelihood regime associated with nearly reversible dynamics while more faithfully reproducing the empirical distribution of data classes. Compared with equilibrium approaches such as restricted Boltzmann machines, our model breaks the detailed balance between the forward and backward conditional transitions and relies on a log-likelihood gradient that depends explicitly on the last two steps of the Markov chain. Hence, this exploration of the interface between nonequilibrium statistical physics and modern machine learning suggests that introducing irreversibility into latent-variable models can enhance generative performance.
• Abstract（参考訳）: 非平衡力学は、潜在状態サイクルの自然発生を誘導することにより、教師なし機械学習において構築的な役割を果たすことを示す。 可視変数と隠れ変数が2つの独立にパラメトリゼーションされた遷移行列を介して相互作用し、定常状態が本質的に平衡から外れたマルコフ連鎖を定義するモデルを導入する。 等分極大化はこの系を、有限エントロピー生成、自己遷移確率の減少、潜在空間における持続的な確率電流を含む非平衡定常状態へと誘導する。 これらのサイクルはアーキテクチャによって課されるものではなく、トレーニングから生じ、それらを開発するモデルは、データクラスの経験的分布をより忠実に再現しながら、ほとんど可逆的なダイナミクスに関連する低ログ的な状態を避ける。 制限ボルツマンマシンのような平衡アプローチと比較して、我々のモデルは前方と後方の条件遷移の詳細なバランスを破り、マルコフ連鎖の最後の2ステップに明示的に依存する対数的勾配に依存する。 したがって、非平衡統計物理学と現代の機械学習の界面の探索は、潜在変数モデルに不可逆性を導入することによって生成性能が向上することを示している。

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