論文の概要: Reliable Categorical Variational Inference with Mixture of Discrete Normalizing Flows

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.15568v2
• Date: Mon, 8 Feb 2021 17:56:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-16 02:05:11.059751
• Title: Reliable Categorical Variational Inference with Mixture of Discrete Normalizing Flows
• Title（参考訳）: 離散正規化流れの混合を伴う信頼性カテゴリー的変分推論
• Authors: Tomasz Ku\'smierczyk, Arto Klami
• Abstract要約: 変分近似は、サンプリングによって推定される予測の勾配に基づく最適化に基づいている。 カテゴリー分布のGumbel-Softmaxのような連続緩和は勾配に基づく最適化を可能にするが、離散的な観測のために有効な確率質量を定義しない。 実際には、緩和の量を選択することは困難であり、望ましいものと一致しない目的を最適化する必要がある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.406659081400354
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Variational approximations are increasingly based on gradient-based optimization of expectations estimated by sampling. Handling discrete latent variables is then challenging because the sampling process is not differentiable. Continuous relaxations, such as the Gumbel-Softmax for categorical distribution, enable gradient-based optimization, but do not define a valid probability mass for discrete observations. In practice, selecting the amount of relaxation is difficult and one needs to optimize an objective that does not align with the desired one, causing problems especially with models having strong meaningful priors. We provide an alternative differentiable reparameterization for categorical distribution by composing it as a mixture of discrete normalizing flows. It defines a proper discrete distribution, allows directly optimizing the evidence lower bound, and is less sensitive to the hyperparameter controlling relaxation.
• Abstract（参考訳）: 変分近似はサンプリングによって推定される期待値の勾配に基づく最適化に基づいている。 サンプリングプロセスが微分不可能であるため、離散潜在変数の処理は難しい。 カテゴリー分布のグンベル・ソフトマックスのような連続緩和は勾配に基づく最適化を可能にするが、離散観測のための有効な確率質量は定義しない。 実際には、緩和の量を選択することは困難であり、特に強力な有意義な先行性を持つモデルに問題を引き起こすため、望ましいものと一致しない目的を最適化する必要がある。 離散正規化フローの混合として構成することで、分類分布の微分可能な再パラメータ化を提案する。 適切な離散分布を定義し、エビデンスを直接最適化することができ、緩和を制御するハイパーパラメータに敏感ではない。

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