Fugu-MT 論文翻訳(概要): A Triangular Network For Density Estimation

論文の概要: A Triangular Network For Density Estimation

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.14593v2
Date: Thu, 28 May 2020 05:12:09 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-12-08 03:21:37.181978
Title: A Triangular Network For Density Estimation
Title（参考訳）: 密度推定のための三角形ネットワーク
Authors: Xi-Lin Li
Abstract要約: 神経自己回帰流(NAF)の三角形ニューラルネットワークによる実装設計は高度にモジュール化され、パラメータ経済であり、計算効率が高く、高次元のデータ密度推定に適用できる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 13.30021794793606
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: We report a triangular neural network implementation of neural autoregressive flow (NAF). Unlike many universal autoregressive density models, our design is highly modular, parameter economy, computationally efficient, and applicable to density estimation of data with high dimensions. It achieves state-of-the-art bits-per-dimension indices on MNIST and CIFAR-10 (about 1.1 and 3.7, respectively) in the category of general-purpose density estimators.
Abstract（参考訳）: 神経自己回帰流(NAF)の三角形ニューラルネットワーク実装について報告する。多くの普遍的自己回帰密度モデルとは異なり、我々の設計は高度にモジュール化され、パラメータ経済性、計算効率が高く、高次元のデータの密度推定に適用できる。 MNIST と CIFAR-10 (それぞれ 1.1 と 3.7 ) で、汎用密度推定器のカテゴリで、最先端のビット単位の指数を達成する。

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