論文の概要: A Tale of Two Latent Flows: Learning Latent Space Normalizing Flow with
Short-run Langevin Flow for Approximate Inference
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.09300v1
- Date: Mon, 23 Jan 2023 07:15:43 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2023-01-24 14:01:14.703536
- Title: A Tale of Two Latent Flows: Learning Latent Space Normalizing Flow with
Short-run Langevin Flow for Approximate Inference
- Title（参考訳）: 2つの潜在フローの物語--近似推論のための短時間ランゲヴィンフローを用いた潜在空間正規化フローの学習
- Authors: Jianwen Xie, Yaxuan Zhu, Yifei Xu, Dingcheng Li, Ping Li
- Abstract要約: トップダウンジェネレータモデルの潜時空間における正規化フローについて検討し, 正規化フローモデルがジェネレータのインフォメーション前モデルの役割を担っていることを示す。
我々は,マルコフ連鎖モンテカルロ(MCMC)に基づく最大確率アルゴリズムを用いて,潜在空間正規化フロー先行モデルとトップダウンジェネレータモデルとを共同で学習することを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 44.97938062814525
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We study a normalizing flow in the latent space of a top-down generator
model, in which the normalizing flow model plays the role of the informative
prior model of the generator. We propose to jointly learn the latent space
normalizing flow prior model and the top-down generator model by a Markov chain
Monte Carlo (MCMC)-based maximum likelihood algorithm, where a short-run
Langevin sampling from the intractable posterior distribution is performed to
infer the latent variables for each observed example, so that the parameters of
the normalizing flow prior and the generator can be updated with the inferred
latent variables. We show that, under the scenario of non-convergent short-run
MCMC, the finite step Langevin dynamics is a flow-like approximate inference
model and the learning objective actually follows the perturbation of the
maximum likelihood estimation (MLE). We further point out that the learning
framework seeks to (i) match the latent space normalizing flow and the
aggregated posterior produced by the short-run Langevin flow, and (ii) bias the
model from MLE such that the short-run Langevin flow inference is close to the
true posterior. Empirical results of extensive experiments validate the
effectiveness of the proposed latent space normalizing flow model in the tasks
of image generation, image reconstruction, anomaly detection, supervised image
inpainting and unsupervised image recovery.
- Abstract（参考訳）: トップダウンジェネレータモデルの潜時空間における正規化フローについて検討し, 正規化フローモデルがジェネレータのインフォメーション前モデルの役割を担っていることを示す。
本稿では,マルコフ連鎖モンテカルロ(MCMC)に基づく最大確率アルゴリズムを用いて,遅延空間正規化フロー先行モデルとトップダウンジェネレータモデルとを共同で学習し,抽出可能な後続分布から短絡したランゲヴィンサンプリングを行い,各観測例について遅延変数を推定することにより,正規化フロー前のパラメータと生成元のパラメータを推定潜在変数で更新する。
非収束短絡MCMCのシナリオでは、有限ステップランゲヴィン力学はフローのような近似推論モデルであり、学習目的は実際に最大推定(MLE)の摂動に従う。
さらに、学習フレームワークが求めていることを指摘します。
i) 短時間ランゲヴィン流によって生じる潜在空間正規化流と集約後部とを一致させ,
(ii) 短いランゲヴィン流の推論が真の後部に近いように、MLEからモデルに偏りが生じる。
画像生成, 画像再構成, 異常検出, 教師あり画像の塗装, 教師なし画像の復元作業において, 提案した潜時空間正規化フローモデルの有効性を検証する実験結果が得られた。
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