論文の概要: Deep Generative Modelling: A Comparative Review of VAEs, GANs, Normalizing Flows, Energy-Based and Autoregressive Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.04922v1
• Date: Mon, 8 Mar 2021 17:34:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-09 16:04:29.900703
• Title: Deep Generative Modelling: A Comparative Review of VAEs, GANs, Normalizing Flows, Energy-Based and Autoregressive Models
• Title（参考訳）: 深部生成モデル:VAE, GAN, 正規化フロー, エネルギーベース, 自己回帰モデルの比較検討
• Authors: Sam Bond-Taylor, Adam Leach, Yang Long, Chris G. Willcocks
• Abstract要約: ディープジェネレーションモデリングは、ディープニューラルネットワークをトレーニングしてトレーニングサンプルの分布をモデル化するテクニックのクラスです。 このコンペンディウムはエネルギーベースのモデル、変分オートエンコーダ、生成的逆ネットワーク、自己回帰モデル、正規化フローをカバーする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.477211792460795
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Deep generative modelling is a class of techniques that train deep neural networks to model the distribution of training samples. Research has fragmented into various interconnected approaches, each of which making trade-offs including run-time, diversity, and architectural restrictions. In particular, this compendium covers energy-based models, variational autoencoders, generative adversarial networks, autoregressive models, normalizing flows, in addition to numerous hybrid approaches. These techniques are drawn under a single cohesive framework, comparing and contrasting to explain the premises behind each, while reviewing current state-of-the-art advances and implementations.
• Abstract（参考訳）: ディープジェネレーションモデリングは、ディープニューラルネットワークをトレーニングしてトレーニングサンプルの分布をモデル化するテクニックのクラスです。 研究はさまざまな相互接続アプローチに分断され、それぞれが実行時、多様性、アーキテクチャ上の制約を含むトレードオフを行っている。 特に、エネルギーベースのモデル、変分オートエンコーダ、生成的敵ネットワーク、自己回帰モデル、正規化フローをカバーし、多くのハイブリッドなアプローチをカバーしている。 これらのテクニックは単一の凝集フレームワークの下に描かれ、それぞれの背景にある前提を比較して対比し、現在の最先端の進歩と実装をレビューする。

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