論文の概要: SoftFlow: Probabilistic Framework for Normalizing Flow on Manifolds

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.04604v4
• Date: Sun, 15 Nov 2020 11:18:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-24 01:18:39.667309
• Title: SoftFlow: Probabilistic Framework for Normalizing Flow on Manifolds
• Title（参考訳）: SoftFlow: マニフォールドフローの正規化のための確率的フレームワーク
• Authors: Hyeongju Kim, Hyeonseung Lee, Woo Hyun Kang, Joun Yeop Lee, Nam Soo Kim
• Abstract要約: フローベース生成モデルは、同じ次元の2つのランダム変数間の可逆変換からなる。 本論文では,多様体上の正規化フローを学習するための確率的フレームワークであるSoftFlowを提案する。 実験により,SoftFlowは多様体データの固有構造を捕捉し,高品質なサンプルを生成することができることを示した。 提案手法を3次元点雲に適用することにより,フローベースモデルにおける細い構造形成の難しさを軽減する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.476426879806134
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Flow-based generative models are composed of invertible transformations between two random variables of the same dimension. Therefore, flow-based models cannot be adequately trained if the dimension of the data distribution does not match that of the underlying target distribution. In this paper, we propose SoftFlow, a probabilistic framework for training normalizing flows on manifolds. To sidestep the dimension mismatch problem, SoftFlow estimates a conditional distribution of the perturbed input data instead of learning the data distribution directly. We experimentally show that SoftFlow can capture the innate structure of the manifold data and generate high-quality samples unlike the conventional flow-based models. Furthermore, we apply the proposed framework to 3D point clouds to alleviate the difficulty of forming thin structures for flow-based models. The proposed model for 3D point clouds, namely SoftPointFlow, can estimate the distribution of various shapes more accurately and achieves state-of-the-art performance in point cloud generation.
• Abstract（参考訳）: フローベース生成モデルは、同じ次元の2つのランダム変数間の可逆変換からなる。 したがって、データ分布の次元が基礎となるターゲット分布の次元と一致しない場合、フローベースモデルは適切に訓練できない。 本論文では,多様体上のフローを正規化するための確率的フレームワークであるSoftFlowを提案する。 次元ミスマッチ問題を回避するため、softflowはデータ分布を直接学習するのではなく、摂動入力データの条件分布を推定する。 実験により,SoftFlowは従来のフローベースモデルとは異なり,多様体データの固有構造を捕捉し,高品質なサンプルを生成することができることを示した。 さらに,フローベースモデルにおける細い構造形成の難しさを軽減するため,提案手法を3次元点雲に適用した。 提案した3Dポイントクラウドモデル、すなわちSoftPointFlowは、様々な形状の分布をより正確に推定し、ポイントクラウド生成における最先端の性能を達成する。

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