論文の概要: Diffusion Random Feature Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.04417v2
• Date: Mon, 9 Oct 2023 01:12:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-10 17:02:06.568816
• Title: Diffusion Random Feature Model
• Title（参考訳）: 拡散ランダム特徴モデル
• Authors: Esha Saha and Giang Tran
• Abstract要約: 本稿では,拡散モデルにインスパイアされた深部ランダム特徴モデルを提案する。 サンプルデータの分布と真の分布との一般化境界をスコアマッチングの特性を用いて導出する。 ファッションMNISTデータセットとインストゥルメンタルオーディオデータに基づいてサンプルを生成し,本研究の検証を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Diffusion probabilistic models have been successfully used to generate data from noise. However, most diffusion models are computationally expensive and difficult to interpret with a lack of theoretical justification. Random feature models on the other hand have gained popularity due to their interpretability but their application to complex machine learning tasks remains limited. In this work, we present a diffusion model-inspired deep random feature model that is interpretable and gives comparable numerical results to a fully connected neural network having the same number of trainable parameters. Specifically, we extend existing results for random features and derive generalization bounds between the distribution of sampled data and the true distribution using properties of score matching. We validate our findings by generating samples on the fashion MNIST dataset and instrumental audio data.
• Abstract（参考訳）: 拡散確率モデルはノイズからデータを生成するのに成功している。 しかし、ほとんどの拡散モデルは計算コストが高く、理論的正当化の欠如により解釈が困難である。 一方、ランダム機能モデルは解釈可能性から人気を集めているが、複雑な機械学習タスクへの応用は限定的である。 本研究では,同数の学習可能なパラメータを持つ完全連結ニューラルネットワークに対して,解釈可能であり,同等の数値計算結果を与える拡散モデルに着想を得た深層ランダム特徴モデルを提案する。 具体的には、ランダムな特徴に対する既存の結果を拡張し、サンプルデータの分布と真の分布との一般化境界をスコアマッチングの特性を用いて導出する。 ファッションMNISTデータセットとインストゥルメンタルオーディオデータに基づいてサンプルを生成し,本研究の検証を行った。

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