論文の概要: Towards Recurrent Autoregressive Flow Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.10096v1
• Date: Wed, 17 Jun 2020 18:38:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-19 19:52:32.653311
• Title: Towards Recurrent Autoregressive Flow Models
• Title（参考訳）: リカレント自己回帰流モデルに向けて
• Authors: John Mern and Peter Morales and Mykel J. Kochenderfer
• Abstract要約: 本稿では,正規化フローを用いた一般的なプロセスモデリングのための手法として,リカレント自己回帰フローを提案する。 提案手法は, ニューラル接続を繰り返す正規化フローのパラメータを条件付けすることにより, 逐次的過程における各変数の条件分布を定義する。 モデルが3つの複雑なプロセスで訓練される一連の実験を通して、このモデルのクラスの有効性を実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 39.25035894474609
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Stochastic processes generated by non-stationary distributions are difficult to represent with conventional models such as Gaussian processes. This work presents Recurrent Autoregressive Flows as a method toward general stochastic process modeling with normalizing flows. The proposed method defines a conditional distribution for each variable in a sequential process by conditioning the parameters of a normalizing flow with recurrent neural connections. Complex conditional relationships are learned through the recurrent network parameters. In this work, we present an initial design for a recurrent flow cell and a method to train the model to match observed empirical distributions. We demonstrate the effectiveness of this class of models through a series of experiments in which models are trained on three complex stochastic processes. We highlight the shortcomings of our current formulation and suggest some potential solutions.
• Abstract（参考訳）: 非定常分布によって生成される確率過程はガウス過程のような従来のモデルで表すのは難しい。 本研究は, 正規化フローを用いた一般確率過程モデリングのための手法として, リカレント自己回帰フローを提案する。 提案手法は, ニューラル接続を繰り返す正規化フローのパラメータを条件付けすることで, 逐次的に各変数の条件分布を定義する。 複雑な条件付き関係は、繰り返しネットワークパラメータを通して学習される。 本研究では、再帰流セルの初期設計と、観測された経験分布に一致するようにモデルを訓練する方法を提案する。 モデルが3つの複雑な確率過程で訓練される一連の実験を通じて,このモデルの有効性を実証する。 現在の定式化の欠点を強調し、潜在的な解決策を提案する。

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