論文の概要: Doubly Stochastic Variational Inference for Neural Processes with Hierarchical Latent Variables

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.09469v2
• Date: Fri, 30 Oct 2020 23:05:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-26 21:18:21.935841
• Title: Doubly Stochastic Variational Inference for Neural Processes with Hierarchical Latent Variables
• Title（参考訳）: 階層的潜在変数をもつ神経過程の二重確率的変分推論
• Authors: Qi Wang, Herke van Hoof
• Abstract要約: 本稿では,Double Variational Neural Process (DSVNP) と呼ぶニューラル・プロセス(NP)モデルを提案する。 本モデルでは,大域的潜伏変数と局所潜伏変数を組み合わせて予測を行い,このモデルをいくつかの実験で評価し,多出力回帰における競合予測性能と分類における不確実性評価を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 37.43541345780632
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Neural processes (NPs) constitute a family of variational approximate models for stochastic processes with promising properties in computational efficiency and uncertainty quantification. These processes use neural networks with latent variable inputs to induce predictive distributions. However, the expressiveness of vanilla NPs is limited as they only use a global latent variable, while target specific local variation may be crucial sometimes. To address this challenge, we investigate NPs systematically and present a new variant of NP model that we call Doubly Stochastic Variational Neural Process (DSVNP). This model combines the global latent variable and local latent variables for prediction. We evaluate this model in several experiments, and our results demonstrate competitive prediction performance in multi-output regression and uncertainty estimation in classification.
• Abstract（参考訳）: ニューラルプロセス(NPs)は確率過程の変分近似モデルの一種であり、計算効率と不確実性定量化において有望な性質を持つ。 これらのプロセスは、潜在変数入力を持つニューラルネットワークを使用して予測分布を誘導する。 しかしながら、バニラnpsの表現性はグローバル潜在変数のみを使用するため限定的であり、対象とする特定の局所的な変動は時として重要となることがある。 この課題に対処するため,我々はNPを体系的に検討し,Douubly Stochastic Variational Neural Process (DSVNP) と呼ぶ新しいNPモデルを提案する。 このモデルは、グローバル潜在変数と局所潜在変数を組み合わせて予測する。 本研究では,複数の実験でこのモデルを評価し,マルチアウトプット回帰と分類の不確実性推定における競合予測性能を示す。

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