Fugu-MT 論文翻訳(概要): PaddingFlow: Improving Normalizing Flows with Padding-Dimensional Noise

論文の概要: PaddingFlow: Improving Normalizing Flows with Padding-Dimensional Noise

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.08216v1
Date: Wed, 13 Mar 2024 03:28:39 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-03-14 15:50:00.929844
Title: PaddingFlow: Improving Normalizing Flows with Padding-Dimensional Noise
Title（参考訳）: パディングフロー:パディング次元雑音による正規化フローの改善
Authors: Qinglong Meng, Chongkun Xia, Xueqian Wang
Abstract要約: パディングフロー(PaddingFlow)は,パディング次元雑音による正規化フローを改善する新しいデクエント化法である。 PaddingFlowは簡単に実装でき、計算的に安価で、様々なタスクに広く適合し、データのバイアスのない推定サンプルを生成する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 5.352677991834813
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Normalizing flow is a generative modeling approach with efficient sampling. However, Flow-based models suffer two issues, which are manifold and discrete data. If the target distribution is a manifold, which means the dimension of the latent target distribution and the dimension of the data distribution are unmatched, flow-based models might perform badly. Discrete data makes flow-based models collapse into a degenerate mixture of point masses. In this paper, to sidestep such two issues we propose PaddingFlow, a novel dequantization method, which improves normalizing flows with padding-dimensional noise. PaddingFlow is easy to implement, computationally cheap, widely suitable for various tasks, and generates samples that are unbiased estimations of the data. Especially, our method can overcome the limitation of existing dequantization methods that have to change the data distribution, which might degrade performance. We validate our method on the main benchmarks of unconditional density estimation, including five tabular datasets and four image datasets for VAE models, and the IK experiments which are conditional density estimation. The results show that PaddingFlow can provide improvement on all tasks in this paper.
Abstract（参考訳）: フローの正規化は効率的なサンプリングを伴う生成的モデリング手法である。しかし、フローベースモデルは、多様体と離散データという2つの問題に悩まされる。対象分布が多様体である場合、すなわち潜在対象分布の次元とデータ分布の次元が一致しない場合、フローベースモデルは非常に良く機能する。離散データは、フローベースのモデルを点質量の縮退混合に分解する。本稿では,この2つの問題を補うために,パッド次元雑音による正規化フローを改善する新しいデクエント化法であるPaddingFlowを提案する。 PaddingFlowは簡単に実装でき、計算的に安価で、様々なタスクに広く適合し、データのバイアスのない推定サンプルを生成する。特に,本手法は,データ分散を変化させなければならない既存の復号化手法の限界を克服し,性能を低下させる可能性がある。 VAEモデルのための5つの表付きデータセットと4つの画像データセットと条件付き密度推定であるIK実験を含む、条件付き密度推定の主要なベンチマークで本手法を検証した。この結果から,PaddingFlowはすべてのタスクを改善することができることがわかった。

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