論文の概要: Gaussianization Flows

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.01941v1
• Date: Wed, 4 Mar 2020 08:15:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-26 12:05:25.257439
• Title: Gaussianization Flows
• Title（参考訳）: ガウス化流
• Authors: Chenlin Meng, Yang Song, Jiaming Song and Stefano Ermon
• Abstract要約: そこで本研究では,サンプル生成における効率のよい繰り返しと効率のよい逆変換を両立できる新しい型正規化フローモデルを提案する。 この保証された表現性のため、サンプル生成の効率を損なうことなく、マルチモーダルなターゲット分布をキャプチャできる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 113.79542218282282
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Iterative Gaussianization is a fixed-point iteration procedure that can transform any continuous random vector into a Gaussian one. Based on iterative Gaussianization, we propose a new type of normalizing flow model that enables both efficient computation of likelihoods and efficient inversion for sample generation. We demonstrate that these models, named Gaussianization flows, are universal approximators for continuous probability distributions under some regularity conditions. Because of this guaranteed expressivity, they can capture multimodal target distributions without compromising the efficiency of sample generation. Experimentally, we show that Gaussianization flows achieve better or comparable performance on several tabular datasets compared to other efficiently invertible flow models such as Real NVP, Glow and FFJORD. In particular, Gaussianization flows are easier to initialize, demonstrate better robustness with respect to different transformations of the training data, and generalize better on small training sets.
• Abstract（参考訳）: 反復ガウス化は任意の連続ランダムベクトルをガウスベクトルに変換する固定点反復手続きである。 反復ガウス化を基礎として,確率の効率的な計算とサンプル生成の効率的なインバージョンを可能にする新しい正規化フローモデルを提案する。 正規性条件下での連続確率分布に対する普遍近似器として,これらのモデルがガウス化フローと呼ばれることを実証する。 この保証された表現性のため、サンプル生成の効率を損なうことなくマルチモーダルなターゲット分布をキャプチャできる。 実験により,ガウス化フローは,実 nvp,glow,ffjord など他の効率的な可逆フローモデルと比較して,いくつかの表型データセットにおいて,優れた性能あるいは同等の性能が得られることを示した。 特に、ガウス化フローは初期化が容易で、トレーニングデータの異なる変換に関してより堅牢性を示し、小さなトレーニングセットでより良く一般化する。

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