論文の概要: Latent variable modeling with random features

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.11145v1
• Date: Fri, 19 Jun 2020 14:12:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-19 04:23:33.044698
• Title: Latent variable modeling with random features
• Title（参考訳）: ランダム特徴を持つ潜在変数モデリング
• Authors: Gregory W. Gundersen, Michael Minyi Zhang, Barbara E. Engelhardt
• Abstract要約: 我々は非ガウス的データ可能性に容易に対応できる非線形次元減少モデルのファミリーを開発する。 我々の一般化されたRFLVMは、他の最先端の次元還元法に匹敵する結果が得られる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.856578780790166
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Gaussian process-based latent variable models are flexible and theoretically grounded tools for nonlinear dimension reduction, but generalizing to non-Gaussian data likelihoods within this nonlinear framework is statistically challenging. Here, we use random features to develop a family of nonlinear dimension reduction models that are easily extensible to non-Gaussian data likelihoods; we call these random feature latent variable models (RFLVMs). By approximating a nonlinear relationship between the latent space and the observations with a function that is linear with respect to random features, we induce closed-form gradients of the posterior distribution with respect to the latent variable. This allows the RFLVM framework to support computationally tractable nonlinear latent variable models for a variety of data likelihoods in the exponential family without specialized derivations. Our generalized RFLVMs produce results comparable with other state-of-the-art dimension reduction methods on diverse types of data, including neural spike train recordings, images, and text data.
• Abstract（参考訳）: ガウス過程に基づく潜在変数モデルは、非線形次元減少のための柔軟かつ理論的に基礎づけられたツールであるが、この非線形フレームワーク内の非ガウスデータ可能性への一般化は統計的に難しい。 ここでは、非ガウス的データ可能性に容易に拡張可能な非線形次元減少モデルの族を開発するためにランダム特徴を用いており、これらのランダム特徴潜在変数モデル(RFLVM)と呼ぶ。 確率的特徴量に対して線形な関数を持つ潜在空間と観測との間の非線形関係を近似することにより、潜在変数に対する後方分布の閉形式勾配を誘導する。 これにより、rflvmフレームワークは、特殊な導出を伴わずに指数関数族内の様々なデータ可能性の計算可能な非線形潜在変数モデルをサポートすることができる。 我々の一般化RFLVMは、ニューラルスパイクト記録、画像、テキストデータなど、様々な種類のデータに対して、他の最先端の次元削減手法に匹敵する結果を生成する。

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