論文の概要: Comparison of Affine and Rational Quadratic Spline Coupling and Autoregressive Flows through Robust Statistical Tests

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.12024v3
• Date: Mon, 04 Aug 2025 13:01:41 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-05 18:25:21.477257
• Title: Comparison of Affine and Rational Quadratic Spline Coupling and Autoregressive Flows through Robust Statistical Tests
• Title（参考訳）: ロバストな統計的試験によるアフィンと2次スプライニングと自己回帰流の比較
• Authors: Andrea Coccaro, Marco Letizia, Humberto Reyes-Gonzalez, Riccardo Torre,
• Abstract要約: 本稿では,対称および非対称ビジェクタに基づく結合と自己回帰流の詳細な比較を提案する。 本研究は,4～400の次元を拡大する多モーダルな対象分布の集合に焦点をあてる。 以上の結果から,A-RQSアルゴリズムは精度とトレーニング速度の両面で際立っていることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Normalizing flows have emerged as a powerful brand of generative models, as they not only allow for efficient sampling of complicated target distributions but also deliver density estimation by construction. We propose here an in-depth comparison of coupling and autoregressive flows, both based on symmetric (affine) and non-symmetric (rational quadratic spline) bijectors, considering four different architectures: real-valued non-Volume preserving (RealNVP), masked autoregressive flow (MAF), coupling rational quadratic spline (C-RQS), and autoregressive rational quadratic spline (A-RQS). We focus on a set of multimodal target distributions of increasing dimensionality ranging from 4 to 400. The performances were compared by means of different test statistics for two-sample tests, built from known distance measures: the sliced Wasserstein distance, the dimension-averaged one-dimensional Kolmogorov--Smirnov test, and the Frobenius norm of the difference between correlation matrices. Furthermore, we included estimations of the variance of both the metrics and the trained models. Our results indicate that the A-RQS algorithm stands out both in terms of accuracy and training speed. Nonetheless, all the algorithms are generally able, without too much fine-tuning, to learn complicated distributions with limited training data and in a reasonable time of the order of hours on a Tesla A40 GPU. The only exception is the C-RQS, which takes significantly longer to train, does not always provide good accuracy, and becomes unstable for large dimensionalities. All algorithms were implemented using \textsc{TensorFlow2} and \textsc{TensorFlow Probability} and have been made available on \href{https://github.com/NF4HEP/NormalizingFlowsHD}{GitHub}.
• Abstract（参考訳）: 正規化フローは、複雑なターゲット分布の効率的なサンプリングを可能にするだけでなく、構築による密度推定を可能にするため、生成モデルの強力なブランドとして登場した。 本稿では, 実数値非ボローム保存(RealNVP), マスク自己回帰流(MAF), 結合有理2次スプライン(C-RQS), 自己回帰有理2次スプライン(A-RQS)の4つの異なるアーキテクチャを考慮し, 対称(アフィン)と非対称(有理2次2次2次2次2次2次2次2次2次2次2次2次2次2次2次2次2次2次2次2次2次2次2次2次2次2次2次2次2次2次2次2次2次2次2次2次2次2次2次2次2次2次3次2次2次2次2次2次2次2次2次2次2次2次2次2次2次2次2次2次2次2次2次2次2次2次2次2次3次3次3次2次2次2次3次2次2次2次2次2次2次2次2次2次2次2次2次2次2次2次2次2次2次2次2次2次2次2次2次2次2次2次2次2次2次2次2次2次2次2次2次2次2次2次2次2次2次2次2次2次2次2次2。。 本研究は,4～400の次元を拡大する多モーダルな対象分布の集合に焦点をあてる。 実験結果は,スライスされたワッサーシュタイン距離,次元平均1次元コルモゴロフ-スミルノフ試験,相関行列間の差のフロベニウスノルムなど,既知の距離測度から構築された2サンプル試験の異なる試験統計値を用いて比較した。 さらに、測定値とトレーニングモデルの両方のばらつきを推定した。 以上の結果から,A-RQSアルゴリズムは精度とトレーニング速度の両面で際立っていることが示唆された。 それでも、すべてのアルゴリズムは、過度に微調整することなく、訓練データに制限のある複雑なディストリビューションを、Tesla A40 GPU上で数時間の順序で学習することができる。 唯一の例外はC-RQSであり、これは訓練にかなり時間がかかるが、必ずしも精度が良くないため、大きな次元で不安定になる。 すべてのアルゴリズムは、 \textsc{TensorFlow2} と \textsc{TensorFlow Probability} を使用して実装され、 \href{https://github.com/NF4HEP/NormalizingFlowsHD}{GitHub} で利用可能になった。

関連論文リスト

• Gaussian Mixture Flow Matching Models [51.976452482535954]
  拡散モデルは正規分布をガウス平均として近似し,その平均を推定する一方,フローマッチングモデルはガウス平均をフロー速度としてパラメータ化する。 離散化誤差による数段階のサンプリングでは性能が低下し、分類器フリーガイダンス(CFG)では過飽和色が生じる傾向にある。 本稿では,CFGの過飽和問題を緩和し,画像生成品質を向上する新しい確率的ガイダンス手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-04-07T17:59:42Z)
• Minimax Optimal Kernel Two-Sample Tests with Random Features [8.030917052755195]
  ランダムフーリエ特徴量(RFF)近似に基づくスペクトル正規化2サンプル試験を提案する。 RFFの近似順序が十分に大きい場合、提案した試験が最小限最適であることを示す。 そこで本研究では,正規化パラメータとカーネルを選択するためのデータ適応型戦略を用いて,提案したテストの実用的実装可能な置換型バージョンを開発する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-28T06:12:00Z)
• RecFlow: An Industrial Full Flow Recommendation Dataset [66.06445386541122]
  産業レコメンデーションシステムは、商品をユーザに届ける際の効率性と効率のバランスをとるために、多段階パイプラインに依存している。 オフラインRSベンチマークと実際のオンライン環境とのギャップを埋めるために設計された産業用フルフローレコメンデーションデータセットであるRecFlowを紹介します。 我々のデータセットは、約9万項目にわたる42Kユーザからの38万のインタラクションで構成され、37日間にわたる9.3Mオンラインリクエストから収集された1.9Bステージサンプルと6ステージにまたがる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-28T09:36:03Z)
• On the Wasserstein Convergence and Straightness of Rectified Flow [54.580605276017096]
  Rectified Flow (RF) は、ノイズからデータへの直流軌跡の学習を目的とした生成モデルである。 RFのサンプリング分布とターゲット分布とのワッサーシュタイン距離に関する理論的解析を行った。 本稿では,従来の経験的知見と一致した1-RFの特異性と直線性を保証する一般的な条件について述べる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-19T02:36:11Z)
• MC-GTA: Metric-Constrained Model-Based Clustering using Goodness-of-fit Tests with Autocorrelations [6.172236465839398]
  既存のクラスタリングアルゴリズムは、特徴類似性と距離距離とのリッチな相関を見落としている。 MC-GTAは, 自己相関測定に有効であることを示す。 強いベースラインを大きなマージンで上回る。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-28T17:35:05Z)
• Iterative Methods for Full-Scale Gaussian Process Approximations for Large Spatial Data [9.913418444556486]
  本稿では, FSAを用いた確率, 勾配, 予測分布の計算コストの削減に, 反復法をどのように利用できるかを示す。 また,推定法や反復法に依存する予測分散を計算する新しい,正確かつ高速な手法を提案する。 すべてのメソッドは、ハイレベルなPythonとRパッケージを備えたフリーのC++ソフトウェアライブラリで実装されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-23T12:25:22Z)
• Boundary-aware Decoupled Flow Networks for Realistic Extreme Rescaling [49.215957313126324]
  Invertible rescaling Network (IRN) やgenerative adversarial Network (GAN) などを含む最近の生成手法は、画像再スケーリングにおいて例外的な性能を示した。 しかし、IRNベースの手法は過度に滑らかな結果を生成する傾向にあり、一方、GANベースの手法は偽の細部を容易に生成する。 本稿では,現実的かつ視覚的に満足な結果を生成するために,境界対応デカップリングフローネットワーク(BDFlow)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-05T14:05:33Z)
• PaddingFlow: Improving Normalizing Flows with Padding-Dimensional Noise [4.762593660623934]
  パディングフロー(PaddingFlow)は,パディング次元雑音による正規化フローを改善する新しいデクエント化法である。 非条件密度推定の主ベンチマークで本手法の有効性を検証した。 この結果から,PaddingFlowはすべての実験において優れた性能を発揮できることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-13T03:28:39Z)
• Generative Modeling with Flow-Guided Density Ratio Learning [12.192867460641835]
  Flow-Guided Density Ratio Learning (FDRL)は、生成モデルに対するシンプルでスケーラブルなアプローチである。 我々は,FDRLが128時間128ドルの高次元の画像を生成するとともに,既存の勾配流ベースラインを定量的なベンチマークで上回っていることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-07T07:55:52Z)
• On the Dynamics of Inference and Learning [0.0]
  本稿では,このベイズ更新過程を連続力学系として扱う。 クラムラーラオ境界が飽和すると、学習率は単純な1/T$パワーローによって制御されることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-19T18:04:36Z)
• Deep Equilibrium Optical Flow Estimation [80.80992684796566]
  最近のSOTA(State-of-the-art)光フローモデルでは、従来のアルゴリズムをエミュレートするために有限ステップの更新操作を使用する。 これらのRNNは大きな計算とメモリオーバーヘッドを課し、そのような安定した推定をモデル化するために直接訓練されていない。 暗黙的層の無限レベル固定点として直接流れを解く手法として,Deep equilibrium Flow estimatorを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-18T17:53:44Z)
• Test Set Sizing Via Random Matrix Theory [91.3755431537592]
  本稿ではランダム行列理論の手法を用いて、単純な線形回帰に対して理想的なトレーニング-テストデータ分割を求める。 それは「理想」を整合性計量を満たすものとして定義し、すなわち経験的モデル誤差は実際の測定ノイズである。 本論文は,任意のモデルのトレーニングとテストサイズを,真に最適な方法で解決した最初の論文である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-11T13:18:33Z)
• SreaMRAK a Streaming Multi-Resolution Adaptive Kernel Algorithm [60.61943386819384]
  既存のKRRの実装では、すべてのデータがメインメモリに格納される必要がある。 KRRのストリーミング版であるStreaMRAKを提案する。 本稿では,2つの合成問題と2重振り子の軌道予測について紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-23T21:03:09Z)
• Multivariate Probabilistic Regression with Natural Gradient Boosting [63.58097881421937]
  多変量予測分布の条件パラメータを非パラメトリックにモデル化したNatural Gradient Boosting (NGBoost) 手法を提案する。 提案手法は頑健で, 広範囲なチューニングを伴わず, 推定対象分布に対してモジュール構造であり, 既存の手法と比較して競争力がある。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-07T17:44:49Z)
• Learning Optical Flow from a Few Matches [67.83633948984954]
  密な相関体積表現は冗長であり、その中の要素のほんの一部で正確なフロー推定が達成できることを示した。 実験により,高い精度を維持しつつ計算コストとメモリ使用量を大幅に削減できることを示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-05T21:44:00Z)
• Self Normalizing Flows [65.73510214694987]
  本稿では,各層における学習された近似逆数により,勾配の高価な項を置き換えることで,フローの正規化を訓練するための柔軟なフレームワークを提案する。 これにより、各レイヤの正確な更新の計算複雑性が$mathcalO(D3)$から$mathcalO(D2)$に削減される。 実験により,これらのモデルは非常に安定であり,正確な勾配値と類似したデータ可能性値に最適化可能であることが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-11-14T09:51:51Z)
• OT-Flow: Fast and Accurate Continuous Normalizing Flows via Optimal Transport [8.468007443062751]
  正規化フローは任意の確率分布と標準正規分布の間の可逆写像である。 OT-Flowは、より広範なCNFの使用を制限する2つの重要な計算課題に取り組む。 5つの高次元密度推定および生成モデリングタスクにおいて、OT-Flowは最先端CNFと競合して動作する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-29T22:31:10Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。