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如何评估您的合成数据的真实性？给表格数据的深度生成模型设限
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文提出了一种深层生成模型（DGMs）的可识别性理论，并通过应用非线性独立成分分析的最新进展进行扩展。实验证明，拟合比较DGMs的规范化技术在未知潜变量数量时有助于可识别性。同时引入了一种改进多数据源处理的方法。
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关键要点
- 深层生成模型（DGMs）是学习数据表示的多功能工具。
- 本文提出了一种比较DGMs的可识别性理论，并扩展了非线性独立成分分析的最新进展。
- 当混合函数是分段仿射函数时，这些模型在广义混合函数类中缺乏可识别性，但在特定情况下变得可识别。
- 探究了模型错误规范化的影响，并证明了拟合比较DGMs的规范化技术在未知潜变量数量时有助于可识别性。
- 引入了一种通过多目标优化改进多数据源处理的方法，并使用约束优化调整规范化超参数。
- 通过模拟数据和单细胞RNA测序数据集对理论和新方法进行了实证验证。
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