論文の概要: Distributional Learning of Variational AutoEncoder: Application to Synthetic Data Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.11294v3
• Date: Fri, 27 Oct 2023 06:25:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-30 18:45:39.786359
• Title: Distributional Learning of Variational AutoEncoder: Application to Synthetic Data Generation
• Title（参考訳）: 変分オートエンコーダの分布学習:合成データ生成への応用
• Authors: Seunghwan An, Jong-June Jeon
• Abstract要約: 本稿では,VAEフレームワークの計算上の利点を犠牲にすることなく,モデル容量を拡大する手法を提案する。 VAEモデルのデコーダは、非対称ラプラス分布の無限混合からなる。 提案したモデルを合成データ生成に適用し,特にデータプライバシの調整が容易であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7614628596146602
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: The Gaussianity assumption has been consistently criticized as a main limitation of the Variational Autoencoder (VAE) despite its efficiency in computational modeling. In this paper, we propose a new approach that expands the model capacity (i.e., expressive power of distributional family) without sacrificing the computational advantages of the VAE framework. Our VAE model's decoder is composed of an infinite mixture of asymmetric Laplace distribution, which possesses general distribution fitting capabilities for continuous variables. Our model is represented by a special form of a nonparametric M-estimator for estimating general quantile functions, and we theoretically establish the relevance between the proposed model and quantile estimation. We apply the proposed model to synthetic data generation, and particularly, our model demonstrates superiority in easily adjusting the level of data privacy.
• Abstract（参考訳）: ガウス性仮定は、計算モデリングの効率にもかかわらず、変分オートエンコーダ(VAE)の主な制限として一貫して批判されている。 本稿では,VAEフレームワークの計算的優位性を犠牲にすることなく,モデル容量(分散ファミリーの表現力)を拡大する手法を提案する。 我々のVAEモデルのデコーダは、連続変数に対する一般分布適合能力を有する非対称ラプラス分布の無限混合からなる。 我々のモデルは、一般量子関数を推定するための非パラメトリックM-推定器の特別な形式で表現され、提案モデルと量子推定との関係を理論的に確立する。 提案モデルを合成データ生成に適用し,特にデータプライバシのレベル調整が容易であることを示す。

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