論文の概要: Robust normalizing flows using Bernstein-type polynomials
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.03509v1
- Date: Sat, 6 Feb 2021 04:32:05 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-02-09 16:04:09.575918
- Title: Robust normalizing flows using Bernstein-type polynomials
- Title（参考訳）: ベルンシュタイン型多項式を用いたロバスト正規化フロー
- Authors: Sameera Ramasinghe, Kasun Fernando, Salman Khan, Nick Barnes
- Abstract要約: 正規化フロー(NFs)は、正確な密度評価とサンプリングを可能にする生成モデルのクラスである。
三角写像とベルンシュタイン型の増大に基づくNFを構築するための枠組みを提案する。
実世界のデータセットと合成データセットの両方を用いた実験により,提案手法の有効性を実証的に実証した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.533158456141305
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Normalizing flows (NFs) are a class of generative models that allows exact
density evaluation and sampling. We propose a framework to construct NFs based
on increasing triangular maps and Bernstein-type polynomials. Compared to the
existing (universal) NF frameworks, our method provides compelling advantages
like theoretical upper bounds for the approximation error, robustness, higher
interpretability, suitability for compactly supported densities, and the
ability to employ higher degree polynomials without training instability.
Moreover, we provide a constructive universality proof, which gives analytic
expressions of the approximations for known transformations. We conduct a
thorough theoretical analysis and empirically demonstrate the efficacy of the
proposed technique using experiments on both real-world and synthetic datasets.
- Abstract（参考訳）: 正規化フロー(NFs)は、正確な密度評価とサンプリングを可能にする生成モデルのクラスである。
三角写像の増加とベルンシュタイン型多項式に基づくNF構築の枠組みを提案する。
既存の(普遍的な)nfフレームワークと比較して,近似誤差の理論的上限,ロバスト性,高い解釈性,コンパクトに支持された密度の適合性,高次多項式をトレーニング不安定に使用する能力など,説得力のあるアドバンテージを提供する。
さらに、既知の変換に対する近似の解析式を与える構成的普遍性証明を提供する。
理論解析を徹底し,実世界および合成データセットの実験を用いて提案手法の有効性を実証する。
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