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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.10431v4
• Date: Mon, 24 Feb 2025 13:34:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-25 15:50:08.107086
• 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: 混合型タブラリデータのための連続拡散モデルCDTDを提案する。 連続的特徴とカテゴリー的特徴の両方に統一された連続的雑音分布を付与するスコアマッチングとスコアの新たな組み合わせに基づいている。 実験の結果,CDTDは最先端のベンチマークモデルより一貫して優れていた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.7992435001846827
• License:
• Abstract: Score-based generative models, commonly referred to as diffusion models, have proven to be successful at generating text and image data. However, their adaptation to mixed-type tabular data remains underexplored. In this work, we propose CDTD, a Continuous Diffusion model for mixed-type Tabular Data. CDTD is based on a novel combination of score matching and score interpolation to enforce a unified continuous noise distribution for both continuous and categorical features. We explicitly acknowledge the necessity of homogenizing distinct data types by relying on model-specific loss calibration and initialization schemes.To further address the high heterogeneity in mixed-type tabular data, we introduce adaptive feature- or type-specific noise schedules. These ensure balanced generative performance across features and optimize the allocation of model capacity across features and diffusion time. Our experimental results show that CDTD consistently outperforms state-of-the-art benchmark models, captures feature correlations exceptionally well, and that heterogeneity in the noise schedule design boosts sample quality. Replication code is available at https://github.com/muellermarkus/cdtd.
• Abstract（参考訳）: 拡散モデルと呼ばれるスコアベースの生成モデルは、テキストや画像データを生成することに成功している。 しかし、混合型表型データへの適応性は未定である。 本研究では,混合型タブラリデータのための連続拡散モデルCDTDを提案する。 CDTDは、連続的特徴とカテゴリー的特徴の両方に統一された連続的な雑音分布を強制するために、スコアマッチングとスコア補間を組み合わせた新しい組み合わせに基づいている。 我々は、モデル固有の損失校正と初期化方式を頼りに、異なるデータ型を均質化する必要性を明確に認識し、混合型表型データにおける高均一性に対処するため、適応的な特徴・型別ノイズスケジュールを導入する。 これにより、機能間のバランスの取れた生成性能が保証され、機能間のモデルキャパシティの割り当てと拡散時間の最適化が図られる。 実験の結果,CDTDは常に最先端のベンチマークモデルより優れており,特徴相関が極めて良好であり,ノイズスケジュール設計の不均一性によりサンプル品質が向上することが示された。 レプリケーションコードはhttps://github.com/muellermarkus/cdtd.comで公開されている。

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