論文の概要: Sliced Iterative Normalizing Flows

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.00674v3
• Date: Mon, 14 Jun 2021 19:11:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-14 22:19:16.196966
• Title: Sliced Iterative Normalizing Flows
• Title（参考訳）: スライス反復正規化流れ
• Authors: Biwei Dai and Uros Seljak
• Abstract要約: 我々は,任意の確率分布関数(PDF)を対象のPDFに変換することができる反復型(欲求型)ディープラーニング(DL)アルゴリズムを開発した。 本アルゴリズムの特殊な場合として,データから潜在空間(GIS)にマップする2つの反復正規化フロー(SINF)モデルを導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.6146285961466
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We develop an iterative (greedy) deep learning (DL) algorithm which is able to transform an arbitrary probability distribution function (PDF) into the target PDF. The model is based on iterative Optimal Transport of a series of 1D slices, matching on each slice the marginal PDF to the target. The axes of the orthogonal slices are chosen to maximize the PDF difference using Wasserstein distance at each iteration, which enables the algorithm to scale well to high dimensions. As special cases of this algorithm, we introduce two sliced iterative Normalizing Flow (SINF) models, which map from the data to the latent space (GIS) and vice versa (SIG). We show that SIG is able to generate high quality samples of image datasets, which match the GAN benchmarks, while GIS obtains competitive results on density estimation tasks compared to the density trained NFs, and is more stable, faster, and achieves higher $p(x)$ when trained on small training sets. SINF approach deviates significantly from the current DL paradigm, as it is greedy and does not use concepts such as mini-batching, stochastic gradient descent and gradient back-propagation through deep layers.
• Abstract（参考訳）: 我々は,任意の確率分布関数(PDF)を対象のPDFに変換することができる反復型(欲求型)ディープラーニング(DL)アルゴリズムを開発した。 このモデルは、一連の1dスライスの反復的最適輸送に基づいており、各スライスの限界pdfをターゲットにマッチさせる。 直交スライスの軸は、各イテレーションでwasserstein距離を使用してpdf差分を最大化するために選択され、アルゴリズムは高次元までスケールすることができる。 本アルゴリズムの特殊な場合として,データから潜在空間(GIS)にマップする2つの反復正規化フロー(SINF)モデルと,その逆(SIG)モデルを導入する。 sigはganベンチマークに適合する画像データセットの高品質なサンプルを生成することができるが、gisは密度トレーニングされたnfsと比較して密度推定タスクにおいて、より安定で高速で、小さなトレーニングセットでトレーニングした場合に高い$p(x)$が得られる。 SINFアプローチは現行のDLパラダイムとは大きく異なっており,ミニバッチ,確率勾配勾配,深い層を通る勾配バックプロパゲーションといった概念は使用していない。

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