論文の概要: Longitudinal Variational Autoencoder

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.09763v3
• Date: Tue, 20 Apr 2021 14:05:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-19 19:33:30.618822
• Title: Longitudinal Variational Autoencoder
• Title（参考訳）: 縦型変分オートエンコーダ
• Authors: Siddharth Ramchandran, Gleb Tikhonov, Kalle Kujanp\"a\"a, Miika Koskinen and Harri L\"ahdesm\"aki
• Abstract要約: 不足値を含む高次元データを解析するための一般的なアプローチは、変分オートエンコーダ(VAE)を用いた低次元表現を学習することである。 標準的なVAEは、学習した表現はi.d.であり、データサンプル間の相関を捉えることができないと仮定する。 本稿では,多出力加法的ガウス過程(GP)を用いて,構造化された低次元表現を学習するVAEの能力を拡張した縦型VAE(L-VAE)を提案する。 我々の手法は時間変化の共有効果とランダム効果の両方に同時に対応でき、構造化された低次元表現を生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.4680035572775534
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Longitudinal datasets measured repeatedly over time from individual subjects, arise in many biomedical, psychological, social, and other studies. A common approach to analyse high-dimensional data that contains missing values is to learn a low-dimensional representation using variational autoencoders (VAEs). However, standard VAEs assume that the learnt representations are i.i.d., and fail to capture the correlations between the data samples. We propose the Longitudinal VAE (L-VAE), that uses a multi-output additive Gaussian process (GP) prior to extend the VAE's capability to learn structured low-dimensional representations imposed by auxiliary covariate information, and derive a new KL divergence upper bound for such GPs. Our approach can simultaneously accommodate both time-varying shared and random effects, produce structured low-dimensional representations, disentangle effects of individual covariates or their interactions, and achieve highly accurate predictive performance. We compare our model against previous methods on synthetic as well as clinical datasets, and demonstrate the state-of-the-art performance in data imputation, reconstruction, and long-term prediction tasks.
• Abstract（参考訳）: 個人から繰り返し測定される縦断的データセットは、多くの生体医学、心理学、社会、その他の研究に現れる。 不足値を含む高次元データを解析するための一般的なアプローチは、変動オートエンコーダ(VAE)を用いて低次元表現を学ぶことである。 しかし、標準vaesは学習表現はi.i.d.であると仮定し、データサンプル間の相関を捉えることができない。 本研究では,多出力加法ガウス過程(gp)を用いて,補助共変量情報によって課される構造的低次元表現を学習し,そのようなgpsのための新しいkl発散上限を導出する縦方向vae(l-vae)を提案する。 本手法は,時変共有効果とランダム効果の両方を同時に考慮し,構造化された低次元表現と,個々の共変量とその相互作用による不等角効果を生成し,高精度な予測性能を実現する。 我々は,従来の合成および臨床データセットの手法と比較し,データ計算,再構成,長期予測タスクにおける最先端性能を実証した。

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