論文の概要: Nonparametric Automatic Differentiation Variational Inference with Spline Approximation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.06302v1
• Date: Sun, 10 Mar 2024 20:22:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-12 21:01:56.645541
• Title: Nonparametric Automatic Differentiation Variational Inference with Spline Approximation
• Title（参考訳）: スプライン近似を用いた非パラメトリック自動微分変分推定
• Authors: Yuda Shao, Shan Yu, Tianshu Feng
• Abstract要約: 複雑な構造を持つ分布に対するフレキシブルな後続近似を可能にする非パラメトリック近似法を開発した。 広く使われている非パラメトリック推論手法と比較して,提案手法は実装が容易であり,様々なデータ構造に適応する。 実験では, 複雑な後続分布の近似における提案手法の有効性を実証し, 不完全データを用いた生成モデルの性能向上を図った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.5620760132717795
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Automatic Differentiation Variational Inference (ADVI) is efficient in learning probabilistic models. Classic ADVI relies on the parametric approach to approximate the posterior. In this paper, we develop a spline-based nonparametric approximation approach that enables flexible posterior approximation for distributions with complicated structures, such as skewness, multimodality, and bounded support. Compared with widely-used nonparametric variational inference methods, the proposed method is easy to implement and adaptive to various data structures. By adopting the spline approximation, we derive a lower bound of the importance weighted autoencoder and establish the asymptotic consistency. Experiments demonstrate the efficiency of the proposed method in approximating complex posterior distributions and improving the performance of generative models with incomplete data.
• Abstract（参考訳）: 自動微分変分推論(advi)は確率モデル学習において効率的である。 古典ADVIは後部を近似するためにパラメトリックなアプローチに依存している。 本稿では,スキューネス,マルチモーダリティ,有界支持といった複雑な構造を持つ分布に対するフレキシブルな後方近似を実現するためのスプラインベース非パラメトリック近似手法を開発する。 広く使われている非パラメトリック変分推定法と比較して,提案手法は実装が容易であり,様々なデータ構造に適応する。 スプライン近似を採用することで、重み付きオートエンコーダの重要性を低く抑え、漸近的一貫性を確立する。 実験では, 複雑な後続分布の近似における提案手法の有効性を実証し, 不完全データを用いた生成モデルの性能向上を図った。

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