כתבה
arXiv cs.LG ·
אימות חשיבה חשובה לאירועים נדירים באמצעות מערכות מיקסטוריות גאוסיות מוגבלות
Robust Importance Sampling for Rare Events via Constrained Gaussian Mixtures
אימות חשיבה חשובה לאירועים נדירים באמצעות סימולציית חשיבה חשובה. המחברים מציעים פרקטיקה של חשיבה חשובה חשובה, שמשפרת את הכושר והאמינות של סימולציות חשיבה חשובה. הם מציעים גם פרקטיקה של חשיבה חשובה חשובה, שמשפרת את הכושר והאמינות של סימולציות חשיבה חשובה.
תקציר מקורי באנגליתarXiv:2610.07485v1 Announce Type: new Abstract: We study estimating rare-event probabilities $I = \mathbb{P}(g(\mathbf{X}) > \gamma)$ with $\mathbf{X} \sim \mathcal{N}(\boldsymbol{\mu}, \boldsymbol{\Sigma})$ and general $g : \mathbb{R}^d \to \mathbb{R}$. We address this problem through importance sampling, and propose a framework that substantially improves efficiency and robustness over baselines such as crude Monte Carlo, adaptive cross-entropy, variational-inference-based methods (including reverse- and forward-KL approaches), as well as Safe-ICE, Subset Simulation, and Sequential Monte Carlo, drawing on ideas from both rare-event estimation and cross-entropy optimization. The key contribution has two parts: first, we separate the problem into coverage, to overcome the cold-start barrie
קרא במקור המקורי
arxiv.org
פתח כתבה מקורית