論文の概要: not-MIWAE: Deep Generative Modelling with Missing not at Random Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.12871v2
• Date: Thu, 18 Mar 2021 13:32:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-17 22:34:03.418134
• Title: not-MIWAE: Deep Generative Modelling with Missing not at Random Data
• Title（参考訳）: not-miwae: ランダムデータに欠落した深い生成モデル
• Authors: Niels Bruun Ipsen, Pierre-Alexandre Mattei, Jes Frellsen
• Abstract要約: 本稿では、欠落したプロセスが欠落したデータに依存している場合に、DLVM(Deep Latent variable Model)を構築し、適合させるアプローチを提案する。 具体的には、深層ニューラルネットワークにより、データから得られる欠損パターンの条件分布を柔軟にモデル化することができる。 欠落したプロセスを明示的にモデル化する様々なデータセットと欠落パターンが有用であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.977065542645082
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: When a missing process depends on the missing values themselves, it needs to be explicitly modelled and taken into account while doing likelihood-based inference. We present an approach for building and fitting deep latent variable models (DLVMs) in cases where the missing process is dependent on the missing data. Specifically, a deep neural network enables us to flexibly model the conditional distribution of the missingness pattern given the data. This allows for incorporating prior information about the type of missingness (e.g. self-censoring) into the model. Our inference technique, based on importance-weighted variational inference, involves maximising a lower bound of the joint likelihood. Stochastic gradients of the bound are obtained by using the reparameterisation trick both in latent space and data space. We show on various kinds of data sets and missingness patterns that explicitly modelling the missing process can be invaluable.
• Abstract（参考訳）: 欠落したプロセスが欠落した値自体に依存する場合、確率に基づく推論を行う際に明示的にモデル化され、考慮される必要があります。 本稿では、欠落したプロセスが欠落したデータに依存する場合に、DLVM(Deep Latent variable Model)を構築し、適合させるアプローチを提案する。 具体的には、深層ニューラルネットワークにより、データから得られる欠損パターンの条件分布を柔軟にモデル化することができる。 これにより、モデルの欠落の種類(例えば自己検閲)に関する事前情報を組み込むことができる。 本手法は,重要度重み付き変分推定に基づいて,関節の限界を最大化する。 境界の確率的勾配は、潜在空間とデータ空間の両方で再パラメータ化トリックを用いて得られる。 欠落したプロセスを明示的にモデル化する様々なデータセットと欠落パターンが有用であることを示す。

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