論文の概要: RecTable: Fast Modeling Tabular Data with Rectified Flow

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.20731v1
• Date: Wed, 26 Mar 2025 17:12:20 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-27 13:18:08.080384
• Title: RecTable: Fast Modeling Tabular Data with Rectified Flow
• Title（参考訳）: RecTable: 整流を伴うタブラルデータの高速モデリング
• Authors: Masane Fuchi, Tomohiro Takagi,
• Abstract要約: 本稿では,テキスト・ツー・イメージ・ジェネレーションやテキスト・ツー・ビデオ・ジェネレーションなどに適用された修正フローモデリングを用いたRecTableを紹介する。 実験により, RecTableは, 最先端拡散モデルやスコアベースモデルと比較して, 競争性能が向上することを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Score-based or diffusion models generate high-quality tabular data, surpassing GAN-based and VAE-based models. However, these methods require substantial training time. In this paper, we introduce RecTable, which uses the rectified flow modeling, applied in such as text-to-image generation and text-to-video generation. RecTable features a simple architecture consisting of a few stacked gated linear unit blocks. Additionally, our training strategies are also simple, incorporating a mixed-type noise distribution and a logit-normal timestep distribution. Our experiments demonstrate that RecTable achieves competitive performance compared to the several state-of-the-art diffusion and score-based models while reducing the required training time. Our code is available at https://github.com/fmp453/rectable.
• Abstract（参考訳）: スコアベースまたは拡散モデルは、GANベースおよびVAEベースモデルを上回る高品質な表データを生成する。 しかし、これらの方法は相当な訓練時間を必要とする。 本稿では,テキスト・ツー・イメージ・ジェネレーションやテキスト・ツー・ビデオ・ジェネレーションなどの修正フローモデルを用いたRecTableを提案する。 RecTableは、いくつかのスタック化されたゲート付き線形ユニットブロックからなる単純なアーキテクチャを備えている。 さらに、我々のトレーニング戦略は、混合型ノイズ分布とロジト正規時間分布を取り入れて、単純である。 実験により, RecTableは, 必要なトレーニング時間を短縮しつつ, 最先端の拡散モデルやスコアベースモデルと比較して, 競争性能が向上することを示した。 私たちのコードはhttps://github.com/fmp453/rectable.comから入手可能です。

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