Fugu-MT 論文翻訳(概要): Fourier Basis Density Model

論文の概要: Fourier Basis Density Model

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.15345v1
Date: Fri, 23 Feb 2024 14:26:12 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-02-26 14:21:46.104863
Title: Fourier Basis Density Model
Title（参考訳）: フーリエ基底密度モデル
Authors: Alfredo De la Fuente, Saurabh Singh, Johannes Ball\'e
Abstract要約: 制約されたフーリエ基底によりパラメータ化される軽量でフレキシブルでエンドツーエンドのトレーニング可能な確率密度モデルを導入する。一般に適合が難しいマルチモーダル1次元密度を近似する際の性能を評価する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 2.0412300887700505
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: We introduce a lightweight, flexible and end-to-end trainable probability density model parameterized by a constrained Fourier basis. We assess its performance at approximating a range of multi-modal 1D densities, which are generally difficult to fit. In comparison to the deep factorized model introduced in [1], our model achieves a lower cross entropy at a similar computational budget. In addition, we also evaluate our method on a toy compression task, demonstrating its utility in learned compression.
Abstract（参考訳）: 制約されたフーリエ基底によりパラメータ化される軽量でフレキシブルでエンドツーエンドのトレーニング可能な確率密度モデルを導入する。一般に適合が難しいマルチモーダル1次元密度を近似する際の性能を評価する。 [1]で導入された深部因子化モデルと比較すると, 同様の計算予算でより低いクロスエントロピーが得られる。また,玩具圧縮タスクにおける提案手法を評価し,学習圧縮におけるその有用性を示した。

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