論文の概要: Mixed-Type Tabular Data Synthesis with Score-based Diffusion in Latent Space

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.09656v3
• Date: Sat, 11 May 2024 06:07:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-15 01:12:47.393979
• Title: Mixed-Type Tabular Data Synthesis with Score-based Diffusion in Latent Space
• Title（参考訳）: Score-based Diffusion in Latent Space を用いた混合型タブラルデータ合成
• Authors: Hengrui Zhang, Jiani Zhang, Balasubramaniam Srinivasan, Zhengyuan Shen, Xiao Qin, Christos Faloutsos, Huzefa Rangwala, George Karypis,
• Abstract要約: 本稿では,変分オートエンコーダ(VAE)の潜在空間内での拡散モデルを利用して,表層データを合成する手法であるTabsynを紹介する。 提案したTabsynの主な利点は,(1)単一統一空間に変換してカラム間関係を明示的に捉えることによって,データ型を広い範囲で扱えること,(2)品質:拡散モデルのその後のトレーニングを強化するために潜伏埋め込みの分布を最適化すること,(3)速度:既存の拡散モデルよりもはるかに少ないリバースステップと高速な合成速度を実現すること,である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 37.78498089632884
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Recent advances in tabular data generation have greatly enhanced synthetic data quality. However, extending diffusion models to tabular data is challenging due to the intricately varied distributions and a blend of data types of tabular data. This paper introduces Tabsyn, a methodology that synthesizes tabular data by leveraging a diffusion model within a variational autoencoder (VAE) crafted latent space. The key advantages of the proposed Tabsyn include (1) Generality: the ability to handle a broad spectrum of data types by converting them into a single unified space and explicitly capture inter-column relations; (2) Quality: optimizing the distribution of latent embeddings to enhance the subsequent training of diffusion models, which helps generate high-quality synthetic data, (3) Speed: much fewer number of reverse steps and faster synthesis speed than existing diffusion-based methods. Extensive experiments on six datasets with five metrics demonstrate that Tabsyn outperforms existing methods. Specifically, it reduces the error rates by 86% and 67% for column-wise distribution and pair-wise column correlation estimations compared with the most competitive baselines.
• Abstract（参考訳）: 表型データ生成の最近の進歩は、合成データ品質を大幅に向上させた。 しかし,表データの分布が複雑に変化していることや,表データのデータタイプが混在していることから,表データへの拡散モデルの拡張は困難である。 本稿では,変分オートエンコーダ(VAE)の潜在空間内での拡散モデルを利用して,表層データを合成する手法であるTabsynを紹介する。 提案したTabsynの主な利点は,(1)単一統一空間に変換してカラム間関係を明示的に捉えることによって,データ型を広い範囲で扱えること,(2)高品質な合成データ生成を支援するために潜伏埋め込みの分布を最適化すること,(3)既存の拡散法よりもはるかに少ないリバースステップと高速な合成速度を実現すること,などである。 5つのメトリクスを持つ6つのデータセットに対する大規模な実験は、Tabsynが既存のメソッドより優れていることを示している。 具体的には、最も競争力のあるベースラインと比較して、カラムワイド分布とペアワイドカラム相関推定においてエラー率を86%と67%に削減する。

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