論文の概要: Modeling Continuous Stochastic Processes with Dynamic Normalizing Flows

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.10516v4
• Date: Tue, 13 Jul 2021 04:10:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-29 03:19:51.208023
• Title: Modeling Continuous Stochastic Processes with Dynamic Normalizing Flows
• Title（参考訳）: 動的正規化流れを用いた連続確率過程のモデリング
• Authors: Ruizhi Deng, Bo Chang, Marcus A. Brubaker, Greg Mori, Andreas Lehrmann
• Abstract要約: ウィナー過程の微分変形によって駆動される新しいタイプの流れを提案する。 その結果,観測可能なプロセスが基本プロセスの魅力的な特性の多くを継承するリッチ時系列モデルが得られた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 40.9137348900942
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Normalizing flows transform a simple base distribution into a complex target distribution and have proved to be powerful models for data generation and density estimation. In this work, we propose a novel type of normalizing flow driven by a differential deformation of the Wiener process. As a result, we obtain a rich time series model whose observable process inherits many of the appealing properties of its base process, such as efficient computation of likelihoods and marginals. Furthermore, our continuous treatment provides a natural framework for irregular time series with an independent arrival process, including straightforward interpolation. We illustrate the desirable properties of the proposed model on popular stochastic processes and demonstrate its superior flexibility to variational RNN and latent ODE baselines in a series of experiments on synthetic and real-world data.
• Abstract（参考訳）: 正規化フローは単純なベース分布を複雑なターゲット分布に変換し、データ生成と密度推定の強力なモデルであることが証明されている。 本研究では,Wiener過程の微分変形によって駆動される新しい正規化フローを提案する。 その結果、観測可能なプロセスが、確率と限界の効率的な計算など、そのベースプロセスの魅力的な特性の多くを継承するリッチ時系列モデルが得られる。 さらに, 連続処理は, 直接補間を含む, 個別の到着過程を伴う不規則時系列の自然な枠組みを提供する。 本稿では,一般的な確率過程において提案モデルが望ましい性質を示し,合成および実世界データを用いた一連の実験において,変動型rnnおよび潜在型odeベースラインに対して優れた柔軟性を示す。

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