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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.02739v3
• Date: Fri, 25 Oct 2024 20:42:02 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-29 12:16:14.824724
• Title: Denoising Diffusion Variational Inference: Diffusion Models as Expressive Variational Posteriors
• Title（参考訳）: 拡散変分推論の認知:表現的変分後部としての拡散モデル
• Authors: Top Piriyakulkij, Yingheng Wang, Volodymyr Kuleshov,
• Abstract要約: DDVIは潜在変数モデルのためのブラックボックス変分推論アルゴリズムである。 拡散に基づく変動後肢の表現型クラスを導入する。 我々はこれらの後部を、新しい規則化された証拠を低い境界で訓練する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.01598521921903
• License:
• Abstract: We propose denoising diffusion variational inference (DDVI), a black-box variational inference algorithm for latent variable models which relies on diffusion models as flexible approximate posteriors. Specifically, our method introduces an expressive class of diffusion-based variational posteriors that perform iterative refinement in latent space; we train these posteriors with a novel regularized evidence lower bound (ELBO) 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. We find that DDVI improves inference and learning in deep latent variable models across common benchmarks as well as on a motivating task in biology -- inferring latent ancestry from human genomes -- where it outperforms strong baselines on the Thousand Genomes dataset.
• Abstract（参考訳）: そこで本研究では, 分散モデルを近似的にフレキシブルな後方モデルとして依存する潜在変数モデルに対して, ブラックボックス変分推論アルゴリズムであるDDVIを提案する。 具体的には, 潜時空間における反復的洗練を行う拡散型変分後流の表現的クラスを導入し, 覚醒-睡眠アルゴリズムに触発された限界的可能性に基づいて, 新たな正規化証拠下限(ELBO)を用いてこれらの後流を訓練する。 提案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、正規化フローや敵ネットワークに基づく近似後続の代替クラスよりも優れている。 DDVIは、一般的なベンチマーク全体にわたる深層潜伏変数モデルの推論と学習を改善するとともに、生物学における動機付けタスク -- 人間のゲノムから潜伏祖先を推定する -- において、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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