論文の概要: COMET Flows: Towards Generative Modeling of Multivariate Extremes and
Tail Dependence
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.01224v1
- Date: Mon, 2 May 2022 21:37:54 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-05-04 13:43:45.814689
- Title: COMET Flows: Towards Generative Modeling of Multivariate Extremes and
Tail Dependence
- Title(参考訳): COMETフロー:多変量エクストリームの生成モデルとテール依存性
- Authors: Andrew McDonald, Pang-Ning Tan, Lifeng Luo
- Abstract要約: COMETフローは, 関節分布のモデル化過程を, (i) 境界分布のモデル化, (ii) コーパス分布のモデル化の2つの部分に分割する。
合成データセットと実世界のデータセットの結果から,COMETフローの有効性が示された。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 13.041607703862724
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Normalizing flows, a popular class of deep generative models, often fail to
represent extreme phenomena observed in real-world processes. In particular,
existing normalizing flow architectures struggle to model multivariate
extremes, characterized by heavy-tailed marginal distributions and asymmetric
tail dependence among variables. In light of this shortcoming, we propose COMET
(COpula Multivariate ExTreme) Flows, which decompose the process of modeling a
joint distribution into two parts: (i) modeling its marginal distributions, and
(ii) modeling its copula distribution. COMET Flows capture heavy-tailed
marginal distributions by combining a parametric tail belief at extreme
quantiles of the marginals with an empirical kernel density function at
mid-quantiles. In addition, COMET Flows capture asymmetric tail dependence
among multivariate extremes by viewing such dependence as inducing a
low-dimensional manifold structure in feature space. Experimental results on
both synthetic and real-world datasets demonstrate the effectiveness of COMET
Flows in capturing both heavy-tailed marginals and asymmetric tail dependence
compared to other state-of-the-art baseline architectures. All code is
available on GitHub at https://github.com/andrewmcdonald27/COMETFlows.
- Abstract(参考訳): 深層生成モデルの一般的なクラスである流れの正規化は、しばしば実世界のプロセスで観測される極端な現象を表現することができない。
特に、既存の正規化フローアーキテクチャは、変数間の重み付き辺縁分布と非対称尾辺依存性を特徴とする、多変量極端のモデル化に苦慮している。
この欠点を踏まえて,共同分布のモデル化プロセスを2つの部分に分割するCOMET(COpula Multivariate ExTreme)フローを提案する。
(i)その限界分布のモデル化と
(ii)コプラ分布のモデル化
COMET Flowsは、端辺の極端量子のパラメトリックテール信念と、中間クォーティルにおける経験的カーネル密度関数を組み合わせることで、重い尾辺分布をキャプチャする。
さらに、COMETフローは、特徴空間における低次元多様体構造を誘導するなどの依存を観察することにより、多変量極小間の非対称テール依存を捉える。
合成および実世界の両方のデータセットに対する実験結果は、COMETフローが、他の最先端のベースラインアーキテクチャと比較して、重い尾の縁と非対称の尾の依存を捕捉する効果を示した。
すべてのコードはgithubのhttps://github.com/andrewmcdonald27/cometflowsで入手できる。
関連論文リスト
- Convergence Analysis of Discrete Diffusion Model: Exact Implementation
through Uniformization [17.535229185525353]
連続マルコフ連鎖の均一化を利用したアルゴリズムを導入し、ランダムな時間点の遷移を実装した。
我々の結果は、$mathbbRd$における拡散モデルの最先端の成果と一致し、さらに$mathbbRd$設定と比較して離散拡散モデルの利点を浮き彫りにする。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-12T22:26:52Z) - Generative Modeling of Discrete Joint Distributions by E-Geodesic Flow
Matching on Assignment Manifolds [0.8594140167290099]
一般の非分解離散分布は、部分多様体をすべての合同離散分布のメタプレプレックスに埋め込むことで近似することができる。
離散分布を分解する測地線の流れをマッチングすることにより、生成モデルの効率的な訓練を実演する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-12T17:56:52Z) - Arbitrary Distributions Mapping via SyMOT-Flow: A Flow-based Approach
Integrating Maximum Mean Discrepancy and Optimal Transport [3.069335774032178]
本稿では,2つの未知分布からの標本間の対称最大平均誤差を最小化することにより,可逆変換を訓練するSyMOT-Flowと呼ばれる新しいモデルを提案する。
結果として得られる変換はより安定で正確なサンプル生成をもたらす。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-08-26T08:39:16Z) - Hierarchical Integration Diffusion Model for Realistic Image Deblurring [71.76410266003917]
拡散モデル (DM) は画像劣化に導入され, 有望な性能を示した。
本稿では,階層型統合拡散モデル(HI-Diff)を提案する。
人工的および実世界のぼかしデータセットの実験は、HI-Diffが最先端の手法より優れていることを示した。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-22T12:18:20Z) - Delving into Discrete Normalizing Flows on SO(3) Manifold for
Probabilistic Rotation Modeling [30.09829541716024]
我々はSO(3)多様体上の新しい正規化フローを提案する。
回転正規化フローは, 条件付きタスクと条件付きタスクの両方において, ベースラインを著しく上回ることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-04-08T06:52:02Z) - Super-model ecosystem: A domain-adaptation perspective [101.76769818069072]
本稿では,ドメイン適応による新たなスーパーモデルパラダイムの理論的基礎を確立することを試みる。
スーパーモデルパラダイムは、計算とデータコストと二酸化炭素排出量を減らすのに役立つ。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-08-30T09:09:43Z) - Efficient CDF Approximations for Normalizing Flows [64.60846767084877]
正規化フローの微分同相性に基づいて、閉領域上の累積分布関数(CDF)を推定する。
一般的なフローアーキテクチャとUCIデータセットに関する実験は,従来の推定器と比較して,サンプル効率が著しく向上したことを示している。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-02-23T06:11:49Z) - Moser Flow: Divergence-based Generative Modeling on Manifolds [49.04974733536027]
Moser Flow (MF) は連続正規化フロー(CNF)ファミリーにおける新しい生成モデルのクラスである
MFは、訓練中にODEソルバを介して呼び出しやバックプロパゲートを必要としない。
一般曲面からのサンプリングにおけるフローモデルの利用を初めて実演する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-08-18T09:00:24Z) - Machine Learning and Variational Algorithms for Lattice Field Theory [1.198562319289569]
格子量子場論の研究において、格子理論を定義するパラメータは連続体物理学にアクセスする臨界性に向けて調整されなければならない。
経路積分の領域に適用される輪郭変形に基づいてモンテカルロ推定器を「変形」する手法を提案する。
我々は,フローベースMCMCが臨界減速を緩和し,オブザーシフォールドが原理的応用のばらつきを指数関数的に低減できることを実証した。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-06-03T16:37:05Z) - Normalizing Flows with Multi-Scale Autoregressive Priors [131.895570212956]
マルチスケール自己回帰前処理(mAR)を通した遅延空間におけるチャネルワイド依存性を導入する。
我々のmARは、分割結合フロー層(mAR-SCF)を持つモデルに先立って、複雑なマルチモーダルデータの依存関係をよりよく捉えます。
我々は,mAR-SCFにより画像生成品質が向上し,FIDとインセプションのスコアは最先端のフローベースモデルと比較して向上したことを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-04-08T09:07:11Z) - Training Deep Energy-Based Models with f-Divergence Minimization [113.97274898282343]
深部エネルギーベースモデル(EBM)は分布パラメトリゼーションにおいて非常に柔軟であるが、計算的に困難である。
所望のf偏差を用いてEMMを訓練するための、f-EBMと呼ばれる一般的な変分フレームワークを提案する。
実験の結果,F-EBMは対照的なばらつきよりも優れており,KL以外のf-divergencesを用いたEBMの訓練の利点も示された。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-03-06T23:11:13Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。