Probabilistic Neural Circuits: A Versatile Framework for Tractable Probabilistic Models

核心概念

Probabilistic neural circuits strike a balance between tractability and expressive power, offering powerful function approximators.

摘要

最近、確率回路（PCs）やサムプロダクトネットワークなどの確率的回路が注目されてきた。しかし、これらの手法は表現力に制約がある。そこで、本論文では確率ニューラル回路（PNCs）を導入し、PCsとニューラルネットワークのバランスを取りながら、深いベイジアンネットの混合物として解釈する。実験的には、PNCsは強力な関数近似器であることを示す。

統計資料

PCsやニューラルネットワークよりも表現力が制限されている。
PNCsはPCsとニューラルネットワークのバランスを取りながら、強力な関数近似器である。

引述

Probabilistic neural circuits strike a balance between tractability and expressive power.
PNCs can be interpreted as deep mixtures of Bayesian networks.

從以下內容提煉的關鍵洞見

Probabilistic Neural Circuits

by Pedro Zuidbe... 於 arxiv.org 03-12-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.06235.pdf

深入探究

どのようにしてPNCsは他の手法と比較して優れていると言えるか？

PNCsは、従来の確率回路やその派生であるSPQNsよりも優れている点がいくつかあります。まず、PNCsは表現力が高く、トレーニングデータに適合する能力が強化されています。これは、ニューラルサムユニットを使用することで実現されます。また、PNCsは密度推定タスクにおいて良好な性能を発揮しました。さらに、構造学習アルゴリズムを用いた際にも他の手法よりも効果的な結果を示しました。