論文の概要: Continuous Diffusion for Mixed-Type Tabular Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.10431v1
• Date: Sat, 16 Dec 2023 12:21:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-19 16:42:38.262022
• Title: Continuous Diffusion for Mixed-Type Tabular Data
• Title（参考訳）: 混合型タブラリデータに対する連続拡散
• Authors: Markus Mueller, Kathrin Gruber, Dennis Fok
• Abstract要約: 本稿では,スコアマッチングとスコア決定を組み合わせることで,共通タイプの連続雑音分布を確保する。 また,特徴やデータタイプ毎に異なるノイズスケジュールの影響についても検討する。 その結果、我々のモデルは最先端のベンチマークモデルより一貫して優れていることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.146069168382982
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Score-based generative models (or diffusion models for short) have proven successful across many domains in generating text and image data. However, the consideration of mixed-type tabular data with this model family has fallen short so far. Existing research mainly combines different diffusion processes without explicitly accounting for the feature heterogeneity inherent to tabular data. In this paper, we combine score matching and score interpolation to ensure a common type of continuous noise distribution that affects both continuous and categorical features alike. Further, we investigate the impact of distinct noise schedules per feature or per data type. We allow for adaptive, learnable noise schedules to ensure optimally allocated model capacity and balanced generative capability. Results show that our model consistently outperforms state-of-the-art benchmark models and that accounting for heterogeneity within the noise schedule design boosts the sample quality.
• Abstract（参考訳）: スコアベースの生成モデル(略して拡散モデル)は、テキストや画像データの生成において多くの領域で成功している。 しかし,このモデルファミリとの混合型表型データの検討は,今のところ不十分である。 既存の研究は主に、表データ固有の特徴の不均一性を明示的に考慮することなく、異なる拡散過程を組み合わせる。 本稿では,スコアマッチングとスコア補間を組み合わせることで,連続的特徴とカテゴリー的特徴の両方に影響を及ぼす一般的な連続的雑音分布を実現する。 さらに,特徴量やデータタイプごとに異なるノイズスケジュールが与える影響について検討する。 適応的、学習可能なノイズスケジュールにより、最適なモデルのキャパシティとバランスの取れた生成能力を確保する。 その結果,本モデルが最先端ベンチマークモデルを一貫して上回っており,ノイズスケジュール設計における不均一性を考慮するとサンプル品質が向上することがわかった。

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