論文の概要: Variational Inference for Longitudinal Data Using Normalizing Flows

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.14220v1
• Date: Fri, 24 Mar 2023 18:29:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-28 21:14:45.871313
• Title: Variational Inference for Longitudinal Data Using Normalizing Flows
• Title（参考訳）: 正規化流を用いた縦波データの変分推定
• Authors: Cl\'ement Chadebec and St\'ephanie Allassonni\`ere
• Abstract要約: 本稿では,高次元長手データを扱う潜在変数生成モデルを提案する。 入力シーケンスの観測間の時間依存性は、関連する潜伏変数上の正規化フローを用いてモデル化される。 我々は、異なる複雑さの6つのデータセットでモデルをテストし、いくつかの競合相手よりもより良い推定値が得られ、信頼性の低いデータ計算が可能であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper introduces a new latent variable generative model able to handle high dimensional longitudinal data and relying on variational inference. The time dependency between the observations of an input sequence is modelled using normalizing flows over the associated latent variables. The proposed method can be used to generate either fully synthetic longitudinal sequences or trajectories that are conditioned on several data in a sequence and demonstrates good robustness properties to missing data. We test the model on 6 datasets of different complexity and show that it can achieve better likelihood estimates than some competitors as well as more reliable missing data imputation. A code is made available at \url{https://github.com/clementchadebec/variational_inference_for_longitudinal_data}.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,高次元縦データを扱うことができ,変分推論に依存する新しい潜在変数生成モデルを提案する。 入力シーケンスの観測間の時間依存性は、関連する潜伏変数上の正規化フローを用いてモデル化される。 提案手法は,複数のデータに条件付けされた完全合成縦列あるいは軌跡を連続的に生成し,欠落したデータに対するロバスト性を示す。 我々は、異なる複雑性を持つ6つのデータセットでモデルをテストし、いくつかの競合製品やより信頼性の高いデータインプテーションよりも高い確率推定を達成できることを示します。 コードは \url{https://github.com/clementchadebec/variational_inference_for_longitudinal_data} で利用可能である。

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