論文の概要: Learning Nonparametric High-Dimensional Generative Models: The Empirical-Beta-Copula Autoencoder

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.09916v1
• Date: Mon, 18 Sep 2023 16:29:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-19 12:20:25.455578
• Title: Learning Nonparametric High-Dimensional Generative Models: The Empirical-Beta-Copula Autoencoder
• Title（参考訳）: 非パラメトリックな高次元生成モデルを学ぶ:experience-beta-copula autoencoder
• Authors: Maximilian Coblenz, Oliver Grothe, Fabian K\"achele
• Abstract要約: 自動エンコーダの潜伏空間を、サンプルが得られる分布でモデル化する必要がある。 本研究の目的は,潜伏空間を捕捉する様々な手法を議論し,評価し,比較することである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.5714999163044752
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: By sampling from the latent space of an autoencoder and decoding the latent space samples to the original data space, any autoencoder can simply be turned into a generative model. For this to work, it is necessary to model the autoencoder's latent space with a distribution from which samples can be obtained. Several simple possibilities (kernel density estimates, Gaussian distribution) and more sophisticated ones (Gaussian mixture models, copula models, normalization flows) can be thought of and have been tried recently. This study aims to discuss, assess, and compare various techniques that can be used to capture the latent space so that an autoencoder can become a generative model while striving for simplicity. Among them, a new copula-based method, the Empirical Beta Copula Autoencoder, is considered. Furthermore, we provide insights into further aspects of these methods, such as targeted sampling or synthesizing new data with specific features.
• Abstract（参考訳）: オートエンコーダの潜在空間からサンプリングし、潜在空間のサンプルを元のデータ空間にデコードすることで、任意のオートエンコーダを生成モデルに変換することができる。 これを実現するためには、サンプルが得られる分布を持つオートエンコーダの潜在空間をモデル化する必要がある。 いくつかの単純な可能性(カーネル密度推定、ガウス分布)やより洗練された可能性(ガウス混合モデル、コプラモデル、正規化フロー)は近年検討されている。 本研究の目的は,自己エンコーダが単純さを追求しながら生成モデルとなるために,潜在空間を捕捉する様々な手法を議論し,評価し,比較することである。 このうち、新しいコプラ方式であるEmpirical Beta Copula Autoencoderが検討されている。 さらに,これらの手法のさらなる側面,例えば,特定の特徴を持つ新しいデータのターゲットサンプリングや合成などについて考察する。

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