論文の概要: Sparse Gaussian Process Variational Autoencoders

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.10177v2
• Date: Fri, 23 Oct 2020 10:29:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-05 05:36:18.380197
• Title: Sparse Gaussian Process Variational Autoencoders
• Title（参考訳）: スパースガウス過程変分オートエンコーダ
• Authors: Matthew Ashman, Jonathan So, Will Tebbutt, Vincent Fortuin, Michael Pearce, Richard E. Turner
• Abstract要約: 既存のGP-DGMにおける推論のアプローチは、点に基づくスパースGP近似をサポートしない。 我々は,スパースGP近似のパラメータ化に部分的推論ネットワークを用いることで特徴付けられるスパースガウス過程変動オートエンコーダ(GP-VAE)を開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.86751422740643
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large, multi-dimensional spatio-temporal datasets are omnipresent in modern science and engineering. An effective framework for handling such data are Gaussian process deep generative models (GP-DGMs), which employ GP priors over the latent variables of DGMs. Existing approaches for performing inference in GP-DGMs do not support sparse GP approximations based on inducing points, which are essential for the computational efficiency of GPs, nor do they handle missing data -- a natural occurrence in many spatio-temporal datasets -- in a principled manner. We address these shortcomings with the development of the sparse Gaussian process variational autoencoder (SGP-VAE), characterised by the use of partial inference networks for parameterising sparse GP approximations. Leveraging the benefits of amortised variational inference, the SGP-VAE enables inference in multi-output sparse GPs on previously unobserved data with no additional training. The SGP-VAE is evaluated in a variety of experiments where it outperforms alternative approaches including multi-output GPs and structured VAEs.
• Abstract（参考訳）: 大規模で多次元の時空間データセットは、現代の科学と工学において一様である。 このようなデータを扱うための効果的なフレームワークとして、GP-DGM(Gaussian Process Deep Generative Model)がある。 既存のGP-DGMでの推論のアプローチでは、GPの計算効率に不可欠なインジェクションポイントに基づくスパースGP近似をサポートしない。 本稿では,スパースGP近似のパラメータ化に部分推論ネットワークを用いることで特徴付けられる,スパースプロセス変分オートエンコーダ(SGP-VAE)の開発に伴うこれらの欠点に対処する。 償却変分推論の利点を生かして、SGP-VAEは、事前観測されていないデータに対して、追加のトレーニングなしでマルチ出力スパースGPでの推論を可能にする。 SGP-VAEは、マルチ出力GPや構造化VAEなど、様々な実験で評価されている。

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