論文の概要: Adaptive Conditional Quantile Neural Processes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.18777v3
• Date: Mon, 3 Jul 2023 07:26:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-04 13:04:09.379146
• Title: Adaptive Conditional Quantile Neural Processes
• Title（参考訳）: 適応型条件量子ニューラルプロセス
• Authors: Peiman Mohseni, Nick Duffield, Bani Mallick, Arman Hasanzadeh
• Abstract要約: 条件量子ニューラルプロセス(CQNP)は、ニューラルプロセスファミリーの新たなメンバーである。 本稿では,情報量推定に焦点をあてることから学習する量子レグレッションの拡張を提案する。 実データと合成データセットによる実験は、予測性能を大幅に改善した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.066817971329899
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Neural processes are a family of probabilistic models that inherit the flexibility of neural networks to parameterize stochastic processes. Despite providing well-calibrated predictions, especially in regression problems, and quick adaptation to new tasks, the Gaussian assumption that is commonly used to represent the predictive likelihood fails to capture more complicated distributions such as multimodal ones. To overcome this limitation, we propose Conditional Quantile Neural Processes (CQNPs), a new member of the neural processes family, which exploits the attractive properties of quantile regression in modeling the distributions irrespective of their form. By introducing an extension of quantile regression where the model learns to focus on estimating informative quantiles, we show that the sampling efficiency and prediction accuracy can be further enhanced. Our experiments with real and synthetic datasets demonstrate substantial improvements in predictive performance compared to the baselines, and better modeling of heterogeneous distributions' characteristics such as multimodality.
• Abstract（参考訳）: ニューラルネットワークは確率論的過程をパラメータ化するためにニューラルネットワークの柔軟性を継承する確率論的モデルのファミリーである。 特に回帰問題において、よく校正された予測を提供し、新しいタスクに素早く適応するにもかかわらず、予測可能性を表すのによく使われるガウスの仮定は、マルチモーダル分布のようなより複雑な分布を捉えることに失敗する。 この制限を克服するために、ニューラルプロセスファミリーの新しいメンバーである条件量子ニューラルプロセス(CQNP)を提案する。 モデルが情報量の推定に集中することを学ぶ量子回帰の拡張を導入することにより、サンプリング効率と予測精度をさらに向上できることが示される。 実データおよび合成データを用いた実験は,ベースラインに比べて予測性能が大幅に向上し,マルチモーダリティなどの異種分布特性のモデル化が向上した。

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