論文の概要: Deep Generative Models with Hard Linear Equality Constraints

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.05416v1
• Date: Sat, 08 Feb 2025 02:53:32 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-11 14:30:53.131953
• Title: Deep Generative Models with Hard Linear Equality Constraints
• Title（参考訳）: 線形不等式制約付き深部生成モデル
• Authors: Ruoyan Li, Dipti Ranjan Sahu, Guy Van den Broeck, Zhe Zeng,
• Abstract要約: 本稿では,DGMにハード制約を強制し,制約に準拠したデータを生成する確率論的健全なアプローチを提案する。 5つの画像データセットと3つの科学的応用に関する様々なDGMモデルアーキテクチャを用いて実験を行った。 ジェネレーションにおける制約の満足度を保証するだけでなく、各ベンチマークの他のメソッドよりも優れた生成性能をアーカイブしています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.93865980946986
• License:
• Abstract: While deep generative models~(DGMs) have demonstrated remarkable success in capturing complex data distributions, they consistently fail to learn constraints that encode domain knowledge and thus require constraint integration. Existing solutions to this challenge have primarily relied on heuristic methods and often ignore the underlying data distribution, harming the generative performance. In this work, we propose a probabilistically sound approach for enforcing the hard constraints into DGMs to generate constraint-compliant and realistic data. This is achieved by our proposed gradient estimators that allow the constrained distribution, the data distribution conditioned on constraints, to be differentiably learned. We carry out extensive experiments with various DGM model architectures over five image datasets and three scientific applications in which domain knowledge is governed by linear equality constraints. We validate that the standard DGMs almost surely generate data violating the constraints. Among all the constraint integration strategies, ours not only guarantees the satisfaction of constraints in generation but also archives superior generative performance than the other methods across every benchmark.
• Abstract（参考訳）: 深層生成モデル~(DGM)は複雑なデータ分布のキャプチャに顕著な成功を収めている一方で、ドメイン知識を符号化し、したがって制約統合を必要とする制約を一貫して学ばない。 この課題に対する既存の解決策は、主にヒューリスティックな手法に依存しており、しばしば基礎となるデータ分布を無視し、生成的性能を損なう。 本研究では,DGMに制約を強制し,制約に順応し,現実的なデータを生成する確率論的健全な手法を提案する。 これは、制約付き分布、制約に条件づけられたデータ分布を微分的に学習することのできる勾配推定器によって達成される。 我々は5つの画像データセットと3つの科学的応用にまたがる様々なDGMモデルアーキテクチャによる広範な実験を行い、そこではドメイン知識が線形等式制約によって支配される。 我々は,標準DGMが制約に反するデータをほぼ確実に生成していることを検証する。 すべての制約統合戦略の中で、世代内の制約の満足度を保証するだけでなく、各ベンチマークの他の方法よりも優れた生成性能をアーカイブしています。

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