雑音除去オートエンコーダとLangevinサンプリングによる生成モデリング【JST・京大機械翻訳】

Block Adam; Mroueh Youssef; Rakhlin Alexander

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202205880253390 整理番号：22P0106876

雑音除去オートエンコーダとLangevinサンプリングによる生成モデリング【JST・京大機械翻訳】

Generative Modeling with Denoising Auto-Encoders and Langevin Sampling

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発行年： 2020年01月31日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年10月11日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

著者らは,まず,雑音除去自動エンコーダ(DAE)または雑音除去スコアマッチング(DSM)を用いて分布のスコア関数を推定し,次にサンプリングのためにLangevin拡散を用いる生成モデリング法の収束を研究した。DAEとDSMの両方がGauss平滑化ポピュレーション密度のスコアの推定値を提供し,経験的プロセスの機械を適用できることを示した。スコア推定誤差に関するL ̄2限界だけに依存する課題を克服し,母集団分布の法則とこのサンプリングスキームの法則の間のWasserstein距離における有限サンプル限界を提供した。次に,著者らの結果をarXiv:1907.05600のホモトピー法に適用して,その経験的成功のための理論的正当化を提供した。【JST・京大機械翻訳】

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, , , 【Automatic Indexing@JST】

反応速度論・触媒一般 , パターン認識

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