論文の概要: Conjugate Energy-Based Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.13798v1
• Date: Fri, 25 Jun 2021 17:51:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-28 13:16:49.696502
• Title: Conjugate Energy-Based Models
• Title（参考訳）: 共役エネルギーモデル
• Authors: Hao Wu, Babak Esmaeili, Michael Wick, Jean-Baptiste Tristan, Jan-Willem van de Meent
• Abstract要約: 共役エネルギーベースモデル(英: Conconjungate Energy-based model、CEBM)は、データと潜伏変数の結合密度を定義する新しいエネルギーベースモデルである。 CEBMは、データから潜伏変数への教師なしマッピングを学ぶという意味で、変分オートエンコーダのようなユースケースを持つ。 実験により,共役型EMMは画像モデリング,潜在空間の予測能力,および様々なデータセットの領域外検出において競合する結果が得られることを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.8112101386166195
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, we propose conjugate energy-based models (CEBMs), a new class of energy-based models that define a joint density over data and latent variables. The joint density of a CEBM decomposes into an intractable distribution over data and a tractable posterior over latent variables. CEBMs have similar use cases as variational autoencoders, in the sense that they learn an unsupervised mapping from data to latent variables. However, these models omit a generator network, which allows them to learn more flexible notions of similarity between data points. Our experiments demonstrate that conjugate EBMs achieve competitive results in terms of image modelling, predictive power of latent space, and out-of-domain detection on a variety of datasets.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,データと潜在変数の結合密度を定義する新しいエネルギー系モデルである共役エネルギーベースモデル(cebms)を提案する。 CEBMの結合密度は、データ上の難解な分布と遅延変数上の引き込み可能な後部分布に分解される。 CEBMは、データから潜在変数への教師なしマッピングを学ぶという意味で、変分オートエンコーダのようなユースケースを持つ。 しかし、これらのモデルはジェネレータネットワークを省略し、データポイント間の類似性のより柔軟な概念を学ぶことができる。 実験により,共役型EMMは画像モデリング,潜在空間の予測能力,および様々なデータセットの領域外検出において競合する結果が得られることを示した。

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