論文の概要: Lipschitz-regularized gradient flows and generative particle algorithms for high-dimensional scarce data
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.17230v4
- Date: Wed, 28 Aug 2024 01:37:40 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-29 21:50:55.867202
- Title: Lipschitz-regularized gradient flows and generative particle algorithms for high-dimensional scarce data
- Title（参考訳）: 高次元不足データに対するリプシッツ規則化勾配流と生成粒子アルゴリズム
- Authors: Hyemin Gu, Panagiota Birmpa, Yannis Pantazis, Luc Rey-Bellet, Markos A. Katsoulakis,
- Abstract要約: 我々は、潜在的に少ない高次元データから任意の目標分布を効率的に学習することのできる、新しい生成アルゴリズムのクラスを構築する。
これらの生成アルゴリズムは粒子ベースであり、Lipschitz-regularized Kullback-Leiblerなどの$f$-divergencesの勾配流として構築される。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.429456267375238
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We build a new class of generative algorithms capable of efficiently learning an arbitrary target distribution from possibly scarce, high-dimensional data and subsequently generate new samples. These generative algorithms are particle-based and are constructed as gradient flows of Lipschitz-regularized Kullback-Leibler or other $f$-divergences, where data from a source distribution can be stably transported as particles, towards the vicinity of the target distribution. As a highlighted result in data integration, we demonstrate that the proposed algorithms correctly transport gene expression data points with dimension exceeding 54K, while the sample size is typically only in the hundreds.
- Abstract（参考訳）: そこで我々は,高次元データから任意の対象分布を効率よく学習し,新しいサンプルを生成できる新しい生成アルゴリズムを構築した。
これらの生成アルゴリズムは粒子ベースであり、Lipschitz-regularized Kullback-Leiblerなどの$f$-divergencesの勾配流として構築される。
データ統合において強調された結果として、提案アルゴリズムは、通常、サンプルサイズが数百に限られているのに対して、54K以上の遺伝子発現データポイントを正しく輸送することを示した。
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