論文の概要: Probabilistic Autoencoder

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.05479v4
• Date: Mon, 19 Sep 2022 15:48:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-23 14:09:26.522093
• Title: Probabilistic Autoencoder
• Title（参考訳）: 確率的オートエンコーダ
• Authors: Vanessa B\"ohm and Uro\v{s} Seljak
• Abstract要約: 正規化フロー(NF)を用いてAE潜時空間重みの確率分布を学習する確率論的自己エンコーダ(PAE)を導入する。 PAEは高速で訓練が容易で、小さな再構成エラー、高いサンプル品質、下流タスクでの優れたパフォーマンスを実現している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Principal Component Analysis (PCA) minimizes the reconstruction error given a class of linear models of fixed component dimensionality. Probabilistic PCA adds a probabilistic structure by learning the probability distribution of the PCA latent space weights, thus creating a generative model. Autoencoders (AE) minimize the reconstruction error in a class of nonlinear models of fixed latent space dimensionality and outperform PCA at fixed dimensionality. Here, we introduce the Probabilistic Autoencoder (PAE) that learns the probability distribution of the AE latent space weights using a normalizing flow (NF). The PAE is fast and easy to train and achieves small reconstruction errors, high sample quality, and good performance in downstream tasks. We compare the PAE to Variational AE (VAE), showing that the PAE trains faster, reaches a lower reconstruction error, and produces good sample quality without requiring special tuning parameters or training procedures. We further demonstrate that the PAE is a powerful model for performing the downstream tasks of probabilistic image reconstruction in the context of Bayesian inference of inverse problems for inpainting and denoising applications. Finally, we identify latent space density from NF as a promising outlier detection metric.
• Abstract（参考訳）: 主成分分析 (pca) は固定成分次元の線形モデルに与えられた再構成誤差を最小化する。 確率的PCAは、PCA潜在空間重みの確率分布を学習して確率的構造を加え、生成モデルを作成する。 オートエンコーダ(AE)は、固定された潜在空間次元の非線形モデルのクラスにおける再構成誤差を最小化し、固定された次元でのPCAよりも優れる。 本稿では,正規化フロー(nf)を用いてae潜時空間重みの確率分布を学習する確率的オートエンコーダ(pae)を提案する。 PAEは高速で訓練が容易で、小さな再構成エラー、高いサンプル品質、下流タスクのパフォーマンス向上を実現している。 PAE と変分AE (VAE) を比較し,PAE の訓練速度が速く,再現誤差が低く,特別なチューニングパラメータや訓練手順を必要とせず,優れたサンプル品質が得られることを示した。 さらに, pae は, 可逆問題に対するベイズ推定の文脈において, 確率的画像再構成の下流課題を実行するための強力なモデルであることを示した。 最後に,NFから潜在空間密度を有望な外れ値検出指標として同定する。

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