Fugu-MT 論文翻訳(概要): Composable Generative Models

論文の概要: Composable Generative Models

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.09249v1
Date: Thu, 18 Feb 2021 10:11:29 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-02-19 14:17:42.237365
Title: Composable Generative Models
Title（参考訳）: 構成可能なジェネラティブモデル
Authors: Johan Leduc and Nicolas Grislain
Abstract要約: 本稿では,プライバシ保護アプリケーションを考慮した合成データ生成モデルについて述べる。新しいアーキテクチャであるComposable Generative Model(CGM)を導入する。 CGMは13のデータセットで評価され、14の最近の生成モデルと比較された。
参考スコア（独自算出の注目度）: 5.990174495635326
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Generative modeling has recently seen many exciting developments with the advent of deep generative architectures such as Variational Auto-Encoders (VAE) or Generative Adversarial Networks (GAN). The ability to draw synthetic i.i.d. observations with the same joint probability distribution as a given dataset has a wide range of applications including representation learning, compression or imputation. It appears that it also has many applications in privacy preserving data analysis, especially when used in conjunction with differential privacy techniques. This paper focuses on synthetic data generation models with privacy preserving applications in mind. It introduces a novel architecture, the Composable Generative Model (CGM) that is state-of-the-art in tabular data generation. Any conditional generative model can be used as a sub-component of the CGM, including CGMs themselves, allowing the generation of numerical, categorical data as well as images, text, or time series. The CGM has been evaluated on 13 datasets (6 standard datasets and 7 simulated) and compared to 14 recent generative models. It beats the state of the art in tabular data generation by a significant margin.
Abstract（参考訳）: 生成モデリングは最近、変分オートエンコーダ(VAE)やGAN(Generative Adversarial Networks)といった深層生成アーキテクチャの出現によって、多くのエキサイティングな発展を遂げている。合成i.i.d.を描ける能力与えられたデータセットと同じ結合確率分布を持つ観測は、表現学習、圧縮または計算を含む幅広い応用を有する。また、特に差分プライバシー技術と組み合わせて使用する場合、プライバシー保護データ分析にも多くの応用があるようだ。本稿では,プライバシ保護アプリケーションを考慮した合成データ生成モデルについて述べる。テーブルデータ生成における最先端の技術である、新しいアーキテクチャであるcomposable generative model(cgm)を紹介している。任意の条件生成モデルは、CGM自体を含むCGMのサブコンポーネントとして使用することができ、数値、カテゴリデータ、画像、テキスト、または時系列の生成を可能にする。 CGMは13のデータセット(6つの標準データセットと7のシミュレーション)で評価され、14の最近の生成モデルと比較されている。グラフデータ生成における最先端の技術を、かなりのマージンで打ち負かしている。

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