This paper makes two theoretical contributions. First, we establish a novel class of Hamiltonian systems, called arc Hamiltonian systems, for saddle Hamiltonian functions over infinite-dimensional metric spaces. Arc Hamiltonian systems generate a flow that satisfies the law of conservation of energy everywhere in a metric space. They are governed by an extension of Hamilton's equation formulated based on (i) the framework of arc fields and (ii) an infinite-dimensional gradient, termed the arc gradient, of a Hamiltonian function. We derive conditions for the existence of a flow generated by an arc Hamiltonian system, showing that they reduce to local Lipschitz continuity of the arc gradient under sufficient regularity. Second, we present two Hamiltonian functions, called the cumulant generating functional and the centred cumulant generating functional, over a metric space of log-likelihoods and measures. The former characterises the posterior of Bayesian inference as a part of the arc gradient that induces a flow of log-likelihoods and non-negative measures. The latter characterises the difference of the posterior and the prior as a part of the arc gradient that induces a flow of log-likelihoods and probability measures. Our results reveal an implication of the belief updating mechanism from the prior to the posterior as an infinitesimal change of a measure in the infinite-dimensional Hamiltonian flows.


翻译:本文提出两项理论贡献。首先,针对无穷维度量空间上的鞍点哈密顿函数,我们建立了一类新型哈密顿系统——弧哈密顿系统。该系统的生成流在度量空间处处满足能量守恒定律,其动力学由基于(i)弧场框架与(ii)哈密顿函数的无穷维梯度(称为弧梯度)扩展的哈密顿方程调控。我们推导了弧哈密顿系统生成流的存在条件,证明在充分正则性条件下该条件可归约为弧梯度的局部Lipschitz连续性。其次,在似然函数与测度构成的度量空间上,我们定义了两类哈密顿函数——累积量生成泛函与中心累积量生成泛函。前者通过表征似然函数与非负测度流的弧梯度分量,刻画了贝叶斯推断的后验分布;后者通过表征似然函数与概率测度流的弧梯度分量,揭示了后验分布与先验分布的差异。研究结果表明,从先验到后验的信念更新机制本质上可解释为无穷维哈密顿流中测度的无穷小变化。

0
下载
关闭预览

相关内容

Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
82+阅读 · 2020年7月26日
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月18日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
60+阅读 · 2019年10月17日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
32+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
164+阅读 · 2019年10月12日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
论文浅尝 | Question Answering over Freebase
开放知识图谱
19+阅读 · 2018年1月9日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
47+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2023年11月24日
Arxiv
0+阅读 · 2023年11月22日
VIP会员
最新内容
为初级军官战术训练设计生成式人工智能平台
专知会员服务
3+阅读 · 今天6:43
《美军条令:作战伤员后送保障》
专知会员服务
3+阅读 · 今天6:38
《美空军条令出版物 4-0,维持》
专知会员服务
2+阅读 · 今天6:32
《基于仿真的空军任务规划优化》
专知会员服务
2+阅读 · 今天6:21
CVPR 2026教程:统一多模态模型走向收敛之路
专知会员服务
6+阅读 · 6月8日
《人工智能在网络防御中的机遇》
专知会员服务
6+阅读 · 6月8日
相关VIP内容
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
论文浅尝 | Question Answering over Freebase
开放知识图谱
19+阅读 · 2018年1月9日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
相关基金
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
47+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员