論文の概要: Roundtrip: A Deep Generative Neural Density Estimator
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.09017v4
- Date: Fri, 4 Sep 2020 07:17:33 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-11 18:10:38.490393
- Title: Roundtrip: A Deep Generative Neural Density Estimator
- Title（参考訳）: roundtrip: ディープ生成型神経密度推定器
- Authors: Qiao Liu, Jiaze Xu, Rui Jiang, Wing Hung Wong
- Abstract要約: 本研究では,深部生成モデルに基づく汎用神経密度推定器として,ラウンドトリップを提案する。
一連の実験において、ラウンドトリップは様々な密度推定タスクにおいて最先端の性能を達成する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.704101978104295
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Density estimation is a fundamental problem in both statistics and machine
learning. In this study, we proposed Roundtrip as a general-purpose neural
density estimator based on deep generative models. Roundtrip retains the
generative power of generative adversarial networks (GANs) but also provides
estimates of density values. Unlike previous neural density estimators that put
stringent conditions on the transformation from the latent space to the data
space, Roundtrip enables the use of much more general mappings. In a series of
experiments, Roundtrip achieves state-of-the-art performance in a diverse range
of density estimation tasks.
- Abstract（参考訳）: 密度推定は統計学と機械学習の両方において基本的な問題である。
本研究では,深部生成モデルに基づく汎用神経密度推定器としてラウンドトリップを提案する。
ラウンドトリップはGAN(Generative Adversarial Network)の生成力を保ちながら、密度値の推定も提供する。
潜在空間からデータ空間への変換に厳密な条件を課す従来の神経密度推定装置とは異なり、ラウンドトリップはより一般的なマッピングの使用を可能にする。
一連の実験において、ラウンドトリップは様々な密度推定タスクにおいて最先端の性能を達成する。
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