論文の概要: SIReN-VAE: Leveraging Flows and Amortized Inference for Bayesian Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.11847v1
• Date: Sat, 23 Apr 2022 10:31:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-04-27 12:37:41.264644
• Title: SIReN-VAE: Leveraging Flows and Amortized Inference for Bayesian Networks
• Title（参考訳）: SIReN-VAE:ベイジアンネットワークのレバレッジフローと記憶推論
• Authors: Jacobie Mouton and Steve Kroon
• Abstract要約: この研究はベイジアンネットワークによって定義された任意の依存構造をVAEに組み込むことを検討する。 これは、事前と推論のネットワークをグラフィカルな残留フローで拡張することで実現される。 モデルの性能をいくつかの合成データセットで比較し、データスパース設定におけるその可能性を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.8597160727750564
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Initial work on variational autoencoders assumed independent latent variables with simple distributions. Subsequent work has explored incorporating more complex distributions and dependency structures: including normalizing flows in the encoder network allows latent variables to entangle non-linearly, creating a richer class of distributions for the approximate posterior, and stacking layers of latent variables allows more complex priors to be specified for the generative model. This work explores incorporating arbitrary dependency structures, as specified by Bayesian networks, into VAEs. This is achieved by extending both the prior and inference network with graphical residual flows - residual flows that encode conditional independence by masking the weight matrices of the flow's residual blocks. We compare our model's performance on several synthetic datasets and show its potential in data-sparse settings.
• Abstract（参考訳）: 変分オートエンコーダの初期の研究は、単純な分布を持つ独立潜在変数を仮定した。 エンコーダネットワーク内の流れを正規化することで、潜在変数が非線形に絡み合うことを可能にし、近似後段の分布のよりリッチなクラスを作成し、潜在変数の層を積み重ねることで、生成モデルでより複雑な事前を指定できる。 この研究はベイジアンネットワークによって定義された任意の依存構造をVAEに組み込むことを検討する。 これは、フローの残留ブロックの重み行列を隠蔽することにより、条件独立性を符号化するグラフィカルな残留流れを伴う事前および推論ネットワークを拡張することで達成される。 モデルの性能をいくつかの合成データセットで比較し,データスパース設定においてその可能性を示す。

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