論文の概要: Arbitrary Conditional Distributions with Energy

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.04426v1
• Date: Mon, 8 Feb 2021 18:36:26 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2021-02-09 15:32:37.260159
• Title: Arbitrary Conditional Distributions with Energy
• Title（参考訳）: エネルギーによる任意条件分布
• Abstract要約: より一般的で有用な問題は任意の条件密度推定である。 本稿では, 分布$p(mathbfx_umid mathbfx_o)$を同時に推定できる新しい手法であるArbitrary Conditioning with Energy (ACE)を提案する。 また,1次元条件のみを学習することで学習問題を単純化し,推論中により複雑な分布を復元する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.081460215563633
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Modeling distributions of covariates, or density estimation, is a core challenge in unsupervised learning. However, the majority of work only considers the joint distribution, which has limited relevance to practical situations. A more general and useful problem is arbitrary conditional density estimation, which aims to model any possible conditional distribution over a set of covariates, reflecting the more realistic setting of inference based on prior knowledge. We propose a novel method, Arbitrary Conditioning with Energy (ACE), that can simultaneously estimate the distribution $p(\mathbf{x}_u \mid \mathbf{x}_o)$ for all possible subsets of features $\mathbf{x}_u$ and $\mathbf{x}_o$. ACE uses an energy function to specify densities, bypassing the architectural restrictions imposed by alternative methods and the biases imposed by tractable parametric distributions. We also simplify the learning problem by only learning one-dimensional conditionals, from which more complex distributions can be recovered during inference. Empirically, we show that ACE achieves state-of-the-art for arbitrary conditional and marginal likelihood estimation and for tabular data imputation.
• Abstract（参考訳）: 共変量のモデリング分布、すなわち密度推定は教師なし学習の核となる課題である。 しかし、ほとんどの作業は、実際の状況に限定された共同分布のみを考慮に入れている。 より一般的で有用な問題は任意の条件密度推定であり、これは共変体の集合上の任意の可能な条件分布をモデル化し、事前の知識に基づいて推論のより現実的な設定を反映することを目的とする。 特徴 $\mathbf{x}_u$ および $\mathbf{x}_o$ のすべての可能な部分集合に対して、分布 $p(\mathbf{x}_u \mid \mathbf{x}_o)$ を同時に推定できる新手法 Arbitrary conditioning with Energy (ACE) を提案する。 ACEはエネルギー関数を使用して密度を指定し、代替方法によって課されるアーキテクチャ上の制約と、トラクタブルパラメトリック分布によって課されるバイアスをバイパスします。 また,1次元条件のみを学習することで学習問題を単純化し,推論中により複雑な分布を復元する。 実験により、ACEは任意の条件および限界推定および表型データ計算のための最先端技術を実現していることを示す。

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