論文の概要: Exponential Family Variational Flow Matching for Tabular Data Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.05940v1
• Date: Fri, 06 Jun 2025 10:07:48 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-09 17:28:43.416886
• Title: Exponential Family Variational Flow Matching for Tabular Data Generation
• Title（参考訳）: 語彙データ生成のための指数家族変動流マッチング
• Authors: Andrés Guzmán-Cordero, Floor Eijkelboom, Jan-Willem van de Meent,
• Abstract要約: 本研究では,表データ生成のための変分フローマッチング(VFM)手法であるTabbyFlowを開発した。 異種データ型を表すEF-VFM(Exponential Family Variational Flow Matching)を提案する。 また,Bregmanの発散に基づく変動流整合と一般化流整合の関連性を確立する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.262772849580666
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: While denoising diffusion and flow matching have driven major advances in generative modeling, their application to tabular data remains limited, despite its ubiquity in real-world applications. To this end, we develop TabbyFlow, a variational Flow Matching (VFM) method for tabular data generation. To apply VFM to data with mixed continuous and discrete features, we introduce Exponential Family Variational Flow Matching (EF-VFM), which represents heterogeneous data types using a general exponential family distribution. We hereby obtain an efficient, data-driven objective based on moment matching, enabling principled learning of probability paths over mixed continuous and discrete variables. We also establish a connection between variational flow matching and generalized flow matching objectives based on Bregman divergences. Evaluation on tabular data benchmarks demonstrates state-of-the-art performance compared to baselines.
• Abstract（参考訳）: 拡散と流れの整合性は生成モデリングにおいて大きな進歩を導いてきたが、実際の応用においてその有用性にもかかわらず、表型データへの応用は限定的のままである。 そこで我々は,表データ生成のための変動フローマッチング(VFM)手法であるTabbyFlowを開発した。 連続した特徴と離散的な特徴を混合したデータにVFMを適用するために,指数関数分布を用いた不均一なデータ型を表す指数族変動フローマッチング(EF-VFM)を導入する。 そこで我々は、モーメントマッチングに基づく効率的でデータ駆動的な目的を達成し、連続変数と離散変数を混合した確率経路の原理的学習を可能にする。 また,Bregmanの発散に基づく変動流整合と一般化流整合の関連性を確立する。 表形式のデータベンチマークの評価は、ベースラインと比較して最先端のパフォーマンスを示している。

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