論文の概要: Regularized Autoencoders via Relaxed Injective Probability Flow

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.08927v1
• Date: Thu, 20 Feb 2020 18:22:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-30 07:00:36.125141
• Title: Regularized Autoencoders via Relaxed Injective Probability Flow
• Title（参考訳）: Relaxed Injective Probability Flowによる正規化オートエンコーダ
• Authors: Abhishek Kumar, Ben Poole, Kevin Murphy
• Abstract要約: 非可逆フローベース生成モデルは、抽出可能な確率計算と推論を可能にしながら、サンプルを生成するための効果的な方法である。 本稿では, モデル上の単射性要件を回避し, 単射性のみを仮定する確率フローに基づく生成モデルを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 35.39933775720789
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Invertible flow-based generative models are an effective method for learning to generate samples, while allowing for tractable likelihood computation and inference. However, the invertibility requirement restricts models to have the same latent dimensionality as the inputs. This imposes significant architectural, memory, and computational costs, making them more challenging to scale than other classes of generative models such as Variational Autoencoders (VAEs). We propose a generative model based on probability flows that does away with the bijectivity requirement on the model and only assumes injectivity. This also provides another perspective on regularized autoencoders (RAEs), with our final objectives resembling RAEs with specific regularizers that are derived by lower bounding the probability flow objective. We empirically demonstrate the promise of the proposed model, improving over VAEs and AEs in terms of sample quality.
• Abstract（参考訳）: 逆流型生成モデル(invertible flow-based generative models)はサンプル生成を学習する上で有効な手法である。 しかし、可逆性要件は、モデルが入力と同じ潜在次元を持つように制限する。 これは重要なアーキテクチャ、メモリ、計算コストを課し、変分オートエンコーダ(vaes)のような他の生成モデルのクラスよりもスケールが困難になる。 本稿では,モデル上の単射性要件を取り除き,単射性のみを仮定する確率フローに基づく生成モデルを提案する。 これはまた、正規化オートエンコーダ(RAE)に関する別の視点を提供し、最終的な目的は、確率フローの目的の低い境界から導出される特定の正規化子を持つRAEに似ている。 我々は,提案モデルの期待を実証し,サンプル品質の観点からvaesおよびaesよりも改善した。

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