論文の概要: Missing Data Imputation and Acquisition with Deep Hierarchical Models and Hamiltonian Monte Carlo

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.04599v1
• Date: Wed, 9 Feb 2022 17:50:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-02-10 15:33:42.897575
• Title: Missing Data Imputation and Acquisition with Deep Hierarchical Models and Hamiltonian Monte Carlo
• Title（参考訳）: 深い階層モデルとハミルトンモンテカルロによるデータインプットと取得の欠如
• Authors: Ignacio Peis, Chao Ma and Jos\'e Miguel Hern\'andez-Lobato
• Abstract要約: 混合型不完全データに対する階層型VAEモデルであるHH-VAEMを提案する。 実験の結果,HH-VAEMはデータ計算の欠如,教師付き学習,外れ値同定といったタスクにおいて,既存のベースラインよりも優れていた。 また,HH-VAEMで特徴が得られない場合に,情報ゲインを効率的に計算するためのサンプリングベース手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.666288135543677
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Variational Autoencoders (VAEs) have recently been highly successful at imputing and acquiring heterogeneous missing data and identifying outliers. However, within this specific application domain, existing VAE methods are restricted by using only one layer of latent variables and strictly Gaussian posterior approximations. To address these limitations, we present HH-VAEM, a Hierarchical VAE model for mixed-type incomplete data that uses Hamiltonian Monte Carlo with automatic hyper-parameter tuning for improved approximate inference. Our experiments show that HH-VAEM outperforms existing baselines in the tasks of missing data imputation, supervised learning and outlier identification with missing features. Finally, we also present a sampling-based approach for efficiently computing the information gain when missing features are to be acquired with HH-VAEM. Our experiments show that this sampling-based approach is superior to alternatives based on Gaussian approximations.
• Abstract（参考訳）: 変分オートエンコーダ(vaes: variational autoencoder)は、最近、不均一なデータや異常値の特定に非常に成功している。 しかし、この特定のアプリケーション領域内では、既存のVAE法は、潜伏変数の1つの層と厳密なガウス後方近似を用いることで制限される。 これらの制約に対処するため,ハミルトニアンモンテカルロを用いた混合型不完全データのための階層型vaeモデルhh-vaemを提案する。 実験の結果,HH-VAEMはデータ計算の欠如,教師付き学習,特徴の欠如による外乱識別といったタスクにおいて,既存のベースラインよりも優れていた。 最後に,HH-VAEMで特徴を抽出する際の情報ゲインを効率的に計算するためのサンプリングベース手法を提案する。 実験の結果,このサンプリングベースアプローチはガウス近似に基づく代替法よりも優れていることがわかった。

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