論文の概要: On the Variational Posterior of Dirichlet Process Deep Latent Gaussian Mixture Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.08993v2
• Date: Mon, 27 Jul 2020 12:41:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-20 18:44:27.390551
• Title: On the Variational Posterior of Dirichlet Process Deep Latent Gaussian Mixture Models
• Title（参考訳）: ディリクレ過程深部潜在ガウス混合模型の変分後方について
• Authors: Amine Echraibi (IMT Atlantique - INFO), Joachim Flocon-Cholet, St\'ephane Gosselin, Sandrine Vaton (INFO)
• Abstract要約: ディリクレプロセスDep Latent Gaussian Mixture Model(DP-DLGMM)の後方変化に対する代替的治療法を提案する。 本モデルでは,得られたクラスタ毎に実例を生成でき,半教師付き環境での競合性能を示す。
• 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: Thanks to the reparameterization trick, deep latent Gaussian models have shown tremendous success recently in learning latent representations. The ability to couple them however with nonparamet-ric priors such as the Dirichlet Process (DP) hasn't seen similar success due to its non parameteriz-able nature. In this paper, we present an alternative treatment of the variational posterior of the Dirichlet Process Deep Latent Gaussian Mixture Model (DP-DLGMM), where we show that the prior cluster parameters and the variational posteriors of the beta distributions and cluster hidden variables can be updated in closed-form. This leads to a standard reparameterization trick on the Gaussian latent variables knowing the cluster assignments. We demonstrate our approach on standard benchmark datasets, we show that our model is capable of generating realistic samples for each cluster obtained, and manifests competitive performance in a semi-supervised setting.
• Abstract（参考訳）: 再パラメータ化のトリックのおかげで、深い潜在ガウスモデルは最近、潜在表現の学習において大きな成功を収めている。 しかし、dirichlet process (dp) のような非パラメトリリックなプリエントとそれらを結合する能力は、その非パラメタライズ可能な性質のため、同様の成功を収めていない。 本稿では, ディリクレ過程の変分後段 (dp-dlgmm) に対して, 先行するクラスターパラメータとベータ分布の変分後段, クラスタ隠れ変数をクローズドフォームで更新できることを示す。 これは、クラスタ割り当てを知るガウスの潜在変数に対する標準的な再パラメータ化トリックにつながる。 我々は,標準ベンチマークデータセットに対する我々のアプローチを実証し,得られたクラスタ毎に現実的なサンプルを生成できることを示し,半教師付き環境での競合性能を示す。

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