論文の概要: Structured Dimension-Matched Joint Variational Transdimensional Inference

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.05607v1
• Date: Thu, 06 Aug 2026 05:06:19 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-08-07 15:25:20.821137
• Title: Structured Dimension-Matched Joint Variational Transdimensional Inference
• Title（参考訳）: 構造次元整合継手変分半次元推論
• Abstract要約: 有限可算モデル空間に対する構造化次元整合変分半次元推論(SM-VTI)を導入する。 ルート構成グラフは、モデルを局所的な停止/子決定のシーケンスとして表現する。 結果の局所ポリシーと条件フローは、1つの直接的な関節変分分布を定義する。
• 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: Bayesian model selection couples a discrete model indicator with a model-specific continuous parameter space. We introduce structured dimension-matched variational transdimensional inference (SM-VTI) for finite enumerable model spaces. A rooted construction graph expresses a model as a sequence of local stop/child decisions. Each typed edge compiles a declared scientific parent-child edit into an exact native-coordinate dimension-matching lifting; an edge-conditioned flow then learns the residual continuous transport. The resulting local policy and conditional flow define one direct joint variational distribution, without embedding every model in a saturated maximum-dimensional surrogate. We derive its exact path density and optimize the joint reverse-KL objective. On a controlled 15-model target, SM-VTI-Joint recovers terminal masses, local actions, and nonlinear conditional geometry. On a 128-model misspecified robust variable-selection problem, a 10-data-set nearly parameter-matched affine comparison with AVTI shows stronger early model-mass recovery and competitive final joint accuracy under the same target-evaluation budget.
• Abstract（参考訳）: ベイズモデル選択は、離散モデル指標とモデル固有の連続パラメータ空間を結合する。 有限可算モデル空間に対する構造化次元整合変分半次元推論(SM-VTI)を導入する。 ルート構成グラフは、モデルを局所的な停止/子決定のシーケンスとして表現する。 それぞれの型付きエッジは、宣言された科学的親子編集を正確にネイティブ座標の次元マッチングリフトにコンパイルし、エッジ条件付きフローは残留した連続輸送を学習する。 結果の局所ポリシーと条件フローは、飽和な最大次元サロゲートにすべてのモデルを埋め込むことなく、1つの直接関節変分分布を定義する。 我々は、その正確な経路密度を導出し、関節逆KL目標を最適化する。 制御された15モデルターゲット上で、SM-VTI-Jointは終端質量、局所作用、非線形条件幾何を回復する。 AVTIと10データセットのほぼパラメータマッチングされたアフィン比較では, 128モデルが不特定な頑健な変数選択問題において, 同じ目標評価予算の下で, 初期モデル質量回復と競争的最終結合精度が向上した。

関連論文リスト

• Geometry-Aware Dataset Condensation for Diffusion Model Training [103.45641113998839]
  幾何学的分布アライメント問題として,実部分集合選択を再構成することを提案する。 本手法は,一方的な部分的最適輸送を組み込むことで,コンパクトな部分集合を全データ分布に選択的に整列させる。 拡散変形, 部分集合サイズ, 画像解像度, 訓練ラウンドにおける実験により, 本手法が優れた忠実度と分布範囲を実現することを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-06-04T08:53:58Z)
• Model Specific Task Similarity for Vision Language Model Selection via Layer Conductance [92.72779885657373]
  本稿では,視覚エンコーダの内部関数力学におけるモデル選択の基盤となるフレームワークを提案する。 提案手法は,各タスクをレイヤワイドコンダクタンスにより表現し,エントロピー正規化アライメントによる目標条件付きブロック重要度分布を導出する。 そこで本研究では,DCD(Directional Conductance Divergence)という,ソースタスクが対象の機能ブロックをいかに効果的にカバーするかを定量化する非対称な指標を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-02-01T17:29:43Z)
• Inverting Self-Organizing Maps: A Unified Activation-Based Framework [39.146761527401424]
  我々は,SOMの活性化パターンを逆転させて,微妙な幾何学的条件下での正確な入力を復元できることを示す。 我々は,MUSIC (Manifold-Aware Unified SOM Inversion and Control) 更新ルールを導入する。 合成ガウス混合系, MNIST と Faces in the Wild を用いたアプローチを検証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-01-20T11:02:54Z)
• DIMM: Decoupled Multi-hierarchy Kalman Filter for 3D Object Tracking [50.038098341549095]
  状態推定は、高い操作性を持つ3次元物体追跡において困難である。 本稿では,各方向の異なる動きモデルから推定される推定を効果的に組み合わせる新しいフレームワークであるDIMMを提案する。 DIMMは既存の状態推定手法のトラッキング精度を31.61%99.23%向上させる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-05-18T10:12:41Z)
• Image Segmentation via Variational Model Based Tailored UNet: A Deep Variational Framework [6.146992603795658]
  画像セグメンテーションのための変分モデルに基づくTalored UNet(VM_TUNet)を提案する。 VM_TUNetは、変分法の解釈可能性とエッジ保存特性をニューラルネットワークの適応的特徴学習と組み合わせている。 既存のアプローチと比較して,VM_TUNetはセグメンテーション性能が優れていることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-05-09T05:50:22Z)
• Merging Models on the Fly Without Retraining: A Sequential Approach to Scalable Continual Model Merging [75.93960998357812]
  ディープモデルマージ(Deep Modelmerging)は、複数の微調整モデルを組み合わせて、さまざまなタスクやドメインにまたがる能力を活用する、新たな研究方向を示すものだ。 現在のモデルマージ技術は、全ての利用可能なモデルを同時にマージすることに集中しており、重量行列に基づく手法が主要なアプローチである。 本稿では,モデルを逐次処理するトレーニングフリーなプロジェクションベース連続マージ手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-16T13:17:24Z)
• STREAM: A Universal State-Space Model for Sparse Geometric Data [2.9483719973596303]
  ポイントクラウドやイベントベースのビジョンなど、非構造化の幾何学的データを扱うことは、マシンビジョンの分野における急激な課題である。 状態空間モデルのパラメータ化に幾何構造を明示的にエンコードすることを提案する。 本モデルでは, スパースデータを最新のハードウェアに効率的にマッピングするために, カーネルを改良したMamba選択状態空間モデルをデプロイする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-19T16:06:32Z)
• Latent Semantic Consensus For Deterministic Geometric Model Fitting [109.44565542031384]
  我々はLSC(Latent Semantic Consensus)と呼ばれる効果的な方法を提案する。 LSCは、モデルフィッティング問題をデータポイントとモデル仮説に基づく2つの潜在意味空間に定式化する。 LSCは、一般的な多構造モデルフィッティングのために、数ミリ秒以内で一貫した、信頼性の高いソリューションを提供することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-11T05:35:38Z)
• Variational Inference with Locally Enhanced Bounds for Hierarchical Models [38.73307745906571]
  本稿では, 階層モデルに対する拡張手法の適用に基づく変分境界の新たなファミリを提案する。 提案手法は,非バイアス勾配にサブサンプリングを用いることが自然に可能であり,より狭い境界を構築する手法のパワーを十分に活用できることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-08T22:53:43Z)
• Autoregressive Score Matching [113.4502004812927]
  自動回帰条件スコアモデル(AR-CSM)を提案する。 AR-CSMモデルでは、このデータ分布とモデル分布のばらつきを効率的に計算し、最適化することができ、高価なサンプリングや対向訓練を必要としない。 本研究では,合成データに対する密度推定,画像生成,画像復調,暗黙エンコーダを用いた潜在変数モデルの訓練に応用できることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-24T07:01:24Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。