論文の概要: Generative modeling through internal high-dimensional chaotic activity

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.10822v1
• Date: Fri, 17 May 2024 14:43:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-20 15:53:32.537703
• Title: Generative modeling through internal high-dimensional chaotic activity
• Title（参考訳）: 内部高次元カオス活動による生成モデリング
• Authors: Samantha J. Fournier, Pierfrancesco Urbani,
• Abstract要約: 生成モデリングは、トレーニングデータセットの統計特性が類似した新しいデータポイントを作成することを目的としている。 本稿では,学習データセットから新たなデータポイントを生成する手段として,高次元カオスシステムの内部カオス力学を用いる方法を検討する。 単純な学習ルールは、一連のバニラアーキテクチャでこの目標を達成することができ、標準精度測定によって生成されたデータポイントの品質を特徴付けることができることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.005483185111992
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Generative modeling aims at producing new datapoints whose statistical properties resemble the ones in a training dataset. In recent years, there has been a burst of machine learning techniques and settings that can achieve this goal with remarkable performances. In most of these settings, one uses the training dataset in conjunction with noise, which is added as a source of statistical variability and is essential for the generative task. Here, we explore the idea of using internal chaotic dynamics in high-dimensional chaotic systems as a way to generate new datapoints from a training dataset. We show that simple learning rules can achieve this goal within a set of vanilla architectures and characterize the quality of the generated datapoints through standard accuracy measures.
• Abstract（参考訳）: 生成モデリングは、トレーニングデータセットの統計特性が類似した新しいデータポイントを作成することを目的としている。 近年,この目標を達成するための機械学習技術や設定が,目覚ましいパフォーマンスで急増している。 これらの設定のほとんどでは、ノイズとともにトレーニングデータセットを使用し、これは統計的変動の源として追加され、生成タスクに必須である。 本稿では,学習データセットから新たなデータポイントを生成する手段として,高次元カオスシステムの内部カオス力学を用いる方法を検討する。 単純な学習ルールは、一連のバニラアーキテクチャでこの目標を達成することができ、標準精度測定によって生成されたデータポイントの品質を特徴付けることができることを示す。

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