論文の概要: A comparison of generative deep learning methods for multivariate angular simulation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.21505v1
• Date: Mon, 28 Apr 2025 16:38:58 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-09 19:14:38.537402
• Title: A comparison of generative deep learning methods for multivariate angular simulation
• Title（参考訳）: 多変量角シミュレーションのための生成的深層学習法の比較
• Authors: Jakob Benjamin Wessel, Callum J. R. Murphy-Barltrop, Emma S. Simpson,
• Abstract要約: 生成的深層学習法は、複雑なデータ構造を捉えることができる。 本稿では, 生成的対向ネットワーク, フローの正規化, フローマッチングなど, この課題に対するさまざまなディープラーニングアプローチについて検討する。 これらの手法はメトカンデータセットにも適用され、実世界の複雑なデータ構造に適用可能であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: With the recent development of new geometric and angular-radial frameworks for multivariate extremes, reliably simulating from angular variables in moderate-to-high dimensions is of increasing importance. Empirical approaches have the benefit of simplicity, and work reasonably well in low dimensions, but as the number of variables increases, they can lack the required flexibility and scalability. Classical parametric models for angular variables, such as the von Mises-Fisher (vMF) distribution, provide an alternative. Exploiting mixtures of vMF distributions increases their flexibility, but there are cases where even this is not sufficient to capture the intricate features that can arise in data. Owing to their flexibility, generative deep learning methods are able to capture complex data structures; they therefore have the potential to be useful in the simulation of angular variables. In this paper, we explore a range of deep learning approaches for this task, including generative adversarial networks, normalizing flows and flow matching. We assess their performance via a range of metrics and make comparisons to the more classical approach of using a mixture of vMF distributions. The methods are also applied to a metocean data set, demonstrating their applicability to real-world, complex data structures.
• Abstract（参考訳）: 近年、多変量極小のための新しい幾何学的および角径のフレームワークが開発され、中高次元から高次元の角変数から確実にシミュレートすることが重要になっている。 経験的なアプローチは単純さの利点があり、低次元で合理的に機能するが、変数の数が増えるにつれて、必要な柔軟性とスケーラビリティが欠如する可能性がある。 von Mises-Fisher (vMF) 分布のような角変数の古典的パラメトリックモデルは代替となる。 vMF分布の爆発的な混合は、その柔軟性を高めるが、データに生じる複雑な特徴を捉えるのに十分ではない場合もある。 その柔軟性のため、生成的深層学習法は複雑なデータ構造をキャプチャできるため、角変数のシミュレーションに有用である可能性がある。 本稿では,生成的対向ネットワーク,フローの正規化,フローマッチングなど,この課題に対するディープラーニングアプローチについて検討する。 我々は、様々な指標を用いてそれらの性能を評価し、vMF分布の混合を用いたより古典的なアプローチと比較する。 これらの手法はメトカンデータセットにも適用され、実世界の複雑なデータ構造に適用可能であることを示す。

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