I många uppgifter, särskilt inom naturvetenskap, är målet att bestämma dolda systemparametrar från en uppsättning mätningar. Ofta är framåtprocessen från parameter till mätrymd en väldefinierad funktion, medan det omvända problemet är tvetydigt: en mätning kan kartlägga till flera olika uppsättningar parametrar. I denna inställning måste den bakre parameterfördelningen, som är villkorad av en ingångsmätning, bestämmas. Vi hävdar att en viss klass av neurala nätverk är väl lämpad för denna uppgift - så kallade Invertible Neural Networks (INN). Även om INN inte är nya, har de hittills inte fått någon större uppmärksamhet i litteraturen. Medan klassiska neurala nätverk försöker lösa det tvetydiga inversa problemet direkt, INNs kan lära sig det tillsammans med den väldefinierade framåt processen, med hjälp av ytterligare latenta utdatavariabler för att fånga den information som annars förlorat. Med tanke på en specifik mätning och provade latenta variabler ger INN:s omvända pass en fullständig fördelning över parameterutrymme. Vi verifierar experimentellt, om artificiella data och verkliga problem från astrofysik och medicin, att INNs är ett kraftfullt analysverktyg för att hitta multimodaliteter i parameterutrymme, för att avslöja parameter korrelationer, och för att identifiera oåtervinnbara parametrar.
I REF föreslås Invertible Neural Networks.
Analyzing Inverse Problems with Invertible Neural Networks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}