補足：確率的反応ネットワークに対するニューラル ネットワーク ソリューション
ドキュメントのソース: https://doi.org/10.1038/s42256-023-00632-6 (ネイチャー マシン インテリジェンス)
コード: https://github.com/jamestang23/NNCME
はじめに: 化学種が一連の反応を通じて進化する確率的反応ネットワークは、物理学、化学、生物学の確率過程をシミュレートするために広く使用されています。種カウント状態空間における進化の同時確率分布を特徴付けるには、通常の円周方程式のセットであるケミカル マスター方程式を解く必要があります。ここで、カウント状態空間のサイズは種の種類の数とともに指数関数的に増加します。これにより、確率的応答ネットワークの研究が困難になります。ここで、著者は、変分自己回帰ネットワークを使用して化学マスター方程式を解く方法を提示します。自己回帰ネットワークは、強化学習フレームワークでポリシー勾配アルゴリズムを使用してトレーニングされます。これは、他の方法で以前にシミュレートされたデータを必要としません。個々の軌跡をシミュレートするのと比較して、この方法は同時確率分布の時間的進化を追跡し、交絡の直接サンプリングとそれらの正規化された同時確率の計算をサポートします。著者らは、この方法を物理学と生物学の代表的な例に適用し、時間の経過に伴う確率分布を正確に生成することを示しています。変分自己回帰ネットワークは、多峰性分布を表す可塑性を示し、保存則と協力して反応速度を時間とともに変化させ、高次元の反応ネットワークを支持し、カウントの柔軟な上限を可能にします。この調査結果は、最新の機械学習に基づく確率的応答ネットワークを研究するための一般的なアプローチを示唆しています。
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