論文の概要: Balanced Marginal and Joint Distributional Learning via Mixture Cramer-Wold Distance

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.03307v1
• Date: Wed, 6 Dec 2023 06:15:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-07 15:52:21.457587
• Title: Balanced Marginal and Joint Distributional Learning via Mixture Cramer-Wold Distance
• Title（参考訳）: Mixture Cramer-Wold Distance を用いたバランス・マルジナル・ジョイント分散学習
• Authors: Seunghwan An, Sungchul Hong, Jong-June Jeon
• Abstract要約: 本稿では, 異種度, クレーマー-ウォルド混合距離について紹介する。 本手法により, 限界分布情報と共同分布情報の両方を同時に取得できる。 CWDAE(Cramer-Wold Distributional AutoEncoder)と呼ばれる新しい生成モデルを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6445605125467574
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: In the process of training a generative model, it becomes essential to measure the discrepancy between two high-dimensional probability distributions: the generative distribution and the ground-truth distribution of the observed dataset. Recently, there has been growing interest in an approach that involves slicing high-dimensional distributions, with the Cramer-Wold distance emerging as a promising method. However, we have identified that the Cramer-Wold distance primarily focuses on joint distributional learning, whereas understanding marginal distributional patterns is crucial for effective synthetic data generation. In this paper, we introduce a novel measure of dissimilarity, the mixture Cramer-Wold distance. This measure enables us to capture both marginal and joint distributional information simultaneously, as it incorporates a mixture measure with point masses on standard basis vectors. Building upon the mixture Cramer-Wold distance, we propose a new generative model called CWDAE (Cramer-Wold Distributional AutoEncoder), which shows remarkable performance in generating synthetic data when applied to real tabular datasets. Furthermore, our model offers the flexibility to adjust the level of data privacy with ease.
• Abstract（参考訳）: 生成モデルの訓練の過程では、観測されたデータセットの生成分布と地上構造分布の2つの高次元確率分布の差を測定することが不可欠となる。 近年,高次元分布をスライスするアプローチへの関心が高まっており,クレーマー-ウォルド距離が期待できる方法として浮上している。 しかし,クレーマー・ウォルド距離は主に共同分布学習に焦点が当てられているのに対し,限界分布パターンの理解は効果的な合成データ生成に不可欠である。 本稿では,クレーマー-ウォルド混合距離という異種性の新たな尺度を紹介する。 この測度は、標準基底ベクトル上に点質量と混合測度を組み込むので、辺分布情報とジョイント分布情報の両方を同時に捉えることができる。 本研究では,cwdae(cramer-wold distributional autoencoder)と呼ばれる新しい生成モデルを提案する。 さらに、私たちのモデルはデータプライバシのレベルを容易に調整する柔軟性を提供します。

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