論文の概要: Improving Variational Autoencoder Estimation from Incomplete Data with Mixture Variational Families

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.03069v2
• Date: Thu, 27 Jun 2024 12:51:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-28 19:26:56.974396
• Title: Improving Variational Autoencoder Estimation from Incomplete Data with Mixture Variational Families
• Title（参考訳）: 混合変分ファミリによる不完全データからの変分オートエンコーダ推定の改善
• Authors: Vaidotas Simkus, Michael U. Gutmann,
• Abstract要約: 欠落したデータは、潜在変数に対するモデルの後部分布の複雑さを増大させることを示す。 複雑さの増大は、モデル後部分布とモデル後部分布のミスマッチに起因するモデルの適合性に悪影響を及ぼす可能性がある。 我々は, (i) 有限変分混合と (ii) 計算に基づく変分混合分布に基づく2つの戦略を導入し, 後続の複雑さの増加に対処する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.2279613160361995
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We consider the task of estimating variational autoencoders (VAEs) when the training data is incomplete. We show that missing data increases the complexity of the model's posterior distribution over the latent variables compared to the fully-observed case. The increased complexity may adversely affect the fit of the model due to a mismatch between the variational and model posterior distributions. We introduce two strategies based on (i) finite variational-mixture and (ii) imputation-based variational-mixture distributions to address the increased posterior complexity. Through a comprehensive evaluation of the proposed approaches, we show that variational mixtures are effective at improving the accuracy of VAE estimation from incomplete data.
• Abstract（参考訳）: トレーニングデータが不完全である場合に,変分オートエンコーダ(VAE)を推定する作業を検討する。 完全観測の場合と比較して,データ不足は潜在変数に対するモデル後部分布の複雑さを増大させることを示す。 複雑さの増大は、モデル後部分布とモデル後部分布のミスマッチに起因するモデルの適合性に悪影響を及ぼす可能性がある。 我々は2つの戦略を導入する。 (i)有限変分混合 (II) 後続複雑さの増加に対処するため, インプチューションに基づく変分混合分布について検討した。 提案手法を包括的に評価することにより,不完全データからVAE推定の精度を向上させるために,変量混合が有効であることを示す。

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