論文の概要: Denoising Diffusion Variational Inference: Diffusion Models as Expressive Variational Posteriors

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.02739v2
• Date: Mon, 19 Feb 2024 15:50:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-21 03:59:11.806096
• Title: Denoising Diffusion Variational Inference: Diffusion Models as Expressive Variational Posteriors
• Title（参考訳）: デノジング拡散変分推論:表現的変分後流としての拡散モデル
• Authors: Top Piriyakulkij, Yingheng Wang, Volodymyr Kuleshov
• Abstract要約: DDVIは、フレキシブルな変動後部として拡散モデルに依存する潜在変数モデルの近似推論アルゴリズムである。 DDVIは、ヒトゲノムから潜伏する祖先を推定する生物学のモチベーションタスクで使われており、数千のゲノムデータセットの強いベースラインを上回ります。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.380863420871071
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We propose denoising diffusion variational inference (DDVI), an approximate inference algorithm for latent variable models which relies on diffusion models as flexible variational posteriors. Specifically, our method introduces an expressive class of approximate posteriors with auxiliary latent variables that perform diffusion in latent space by reversing a user-specified noising process. We fit these models by optimizing a lower bound on the marginal likelihood inspired by the wake-sleep algorithm. Our method is easy to implement (it fits a regularized extension of the ELBO), is compatible with black-box variational inference, and outperforms alternative classes of approximate posteriors based on normalizing flows or adversarial networks. It increases the expressivity of flow-based methods via non-invertible deep recurrent architectures and avoids the instability of adversarial methods. We use DDVI on a motivating task in biology -- inferring latent ancestry from human genomes -- and we find that it outperforms strong baselines on the Thousand Genomes dataset.
• Abstract（参考訳）: そこで本研究では, 分散モデルに依存する潜在変数モデルに対する近似推論アルゴリズムであるDDVI(Denoising diffusion variational Inference)を提案する。 具体的には,ユーザ特定雑音発生過程を逆転させて潜伏空間内で拡散する補助潜伏変数を持つ近似後続の表現的クラスを導入する。 我々は,wake-sleepアルゴリズムに触発された限界確率の下限を最適化することで,これらのモデルに適合する。 本手法は実装が容易であり(elboの正規化拡張に適合する)、ブラックボックス変分推論と互換性があり、流れの正規化や逆ネットワークに基づく近似後流の代替クラスを上回る。 非可逆なディープ・リカレント・アーキテクチャによるフローベース手法の表現性を高め、逆数的手法の不安定性を回避する。 DDVIは、ヒトゲノムから潜伏する祖先を推定する生物学のモチベーションタスクで使われており、数千のゲノムデータセットの強いベースラインを上回ります。

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