Product Jacobi-Theta Boltzmann machines with score matching

要約

確率密度関数の推定は重要なタスクであり、過去数年間、機械学習技術で取り組まれてきました。
ボルツマン マシン (BM) アーキテクチャに着想を得たモデルを使用して、アプリケーションを成功させることができます。
この原稿では、プロダクト ヤコビ-シータ ボルツマン マシン (pJTBM) が、対角隠れセクター接続行列を使用したリーマン-シータ ボルツマン マシン (RTBM) の制限付きバージョンとして紹介されています。
フィッシャー発散に基づくスコア マッチングを使用して、元の RTBM よりも効率的に pJTBM に確率密度を適合させることができることを示します。

要約(オリジナル)

The estimation of probability density functions is a non trivial task that over the last years has been tackled with machine learning techniques. Successful applications can be obtained using models inspired by the Boltzmann machine (BM) architecture. In this manuscript, the product Jacobi-Theta Boltzmann machine (pJTBM) is introduced as a restricted version of the Riemann-Theta Boltzmann machine (RTBM) with diagonal hidden sector connection matrix. We show that score matching, based on the Fisher divergence, can be used to fit probability densities with the pJTBM more efficiently than with the original RTBM.

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