論文の概要: Distributional Variational AutoEncoder To Infinite Quantiles and Beyond Gaussianity

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.11294v1
• Date: Wed, 22 Feb 2023 11:26:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-23 15:31:49.253742
• Title: Distributional Variational AutoEncoder To Infinite Quantiles and Beyond Gaussianity
• Title（参考訳）: 変分オートエンコーダの無限量子化とガウス性を超えて
• Authors: SeungHwan An, Jong-June Jeon
• Abstract要約: 本稿では,その生成モデルに基づく非パラメトリック分布仮定を用いた新しいVAE学習法を提案する。 無限個の条件量子を推定することにより、VAEモデルは条件累積分布関数を直接推定する。 連続的ランク付け確率スコア(CRPS)の損失を採用することで,提案手法は計算処理が可能となる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: The Gaussianity assumption has been pointed out as the main limitation of the Variational AutoEncoder (VAE) in spite of its usefulness in computation. To improve the distributional capacity (i.e., expressive power of distributional family) of the VAE, we propose a new VAE learning method with a nonparametric distributional assumption on its generative model. By estimating an infinite number of conditional quantiles, our proposed VAE model directly estimates the conditional cumulative distribution function, and we call this approach distributional learning of the VAE. Furthermore, by adopting the continuous ranked probability score (CRPS) loss, our proposed learning method becomes computationally tractable. To evaluate how well the underlying distribution of the dataset is captured, we apply our model for synthetic data generation based on inverse transform sampling. Numerical results with real tabular datasets corroborate our arguments.
• Abstract（参考訳）: ガウス性仮定は、計算に有用であるにもかかわらず、変分オートエンコーダ(VAE)の主な限界として指摘されている。 VAEの分布能力(すなわち分布族の表現力)を向上させるために,その生成モデルに非パラメトリック分布仮定を用いた新しいVAE学習法を提案する。 提案するvaeモデルは, 無限個の条件量子量を推定することにより, 条件累積分布関数を直接推定し, この手法をvaeの分布学習と呼ぶ。 さらに,CRPS (Continuous Rank probability score) の損失を適用して,提案した学習手法を計算的に抽出する。 基礎となるデータセットの分布がどの程度うまく捉えられるかを評価するため,逆変換サンプリングに基づく合成データ生成に本モデルを適用する。 実際の表付きデータセットによる数値結果が議論を裏付ける。

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