論文の概要: Normalizing Flow with Variational Latent Representation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.11638v1
• Date: Mon, 21 Nov 2022 16:51:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-22 18:35:46.742643
• Title: Normalizing Flow with Variational Latent Representation
• Title（参考訳）: 変分潜在表現を用いた正規化流れ
• Authors: Hanze Dong, Shizhe Diao, Weizhong Zhang, Tong Zhang
• Abstract要約: 正規化フロー(NF)の実用性能を向上させるため,変分潜在表現に基づく新しいフレームワークを提案する。 この考え方は、標準正規潜在変数をより一般的な潜在変数に置き換えることであり、変分ベイズを通して共同で学習される。 得られた手法は,複数のモードでデータ分布を生成する標準的な正規化フローアプローチよりもはるかに強力である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.038183566389794
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Normalizing flow (NF) has gained popularity over traditional maximum likelihood based methods due to its strong capability to model complex data distributions. However, the standard approach, which maps the observed data to a normal distribution, has difficulty in handling data distributions with multiple relatively isolated modes. To overcome this issue, we propose a new framework based on variational latent representation to improve the practical performance of NF. The idea is to replace the standard normal latent variable with a more general latent representation, jointly learned via Variational Bayes. For example, by taking the latent representation as a discrete sequence, our framework can learn a Transformer model that generates the latent sequence and an NF model that generates continuous data distribution conditioned on the sequence. The resulting method is significantly more powerful than the standard normalization flow approach for generating data distributions with multiple modes. Extensive experiments have shown the advantages of NF with variational latent representation.
• Abstract（参考訳）: 正規化フロー(NF)は、複雑なデータ分布をモデル化する強力な能力のため、従来の最大値に基づく手法よりも人気がある。 しかし、観測されたデータを正規分布にマッピングする標準的なアプローチは、複数の比較的孤立したモードでデータ分布を扱うのが困難である。 そこで本研究では,NFの実用性能を向上させるために,変分潜在表現に基づく新しいフレームワークを提案する。 この考え方は、標準正規潜在変数をより一般的な潜在変数に置き換えることであり、変分ベイズを通して共同で学習される。 例えば、潜在表現を離散列として取ることで、潜在列を生成するトランスフォーマーモデルと、その列に条件付けられた連続データ分布を生成するnfモデルを学ぶことができる。 得られた手法は,複数のモードでデータ分布を生成する標準的な正規化フローアプローチよりもはるかに強力である。 広汎な実験により、変分潜在表現を持つNFの利点が示された。

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