論文の概要: Interpretable Deep Representation Learning from Temporal Multi-view Data
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.05210v3
- Date: Fri, 7 Oct 2022 04:05:17 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-04 19:33:51.003129
- Title: Interpretable Deep Representation Learning from Temporal Multi-view Data
- Title(参考訳): 時間的多視点データからの解釈可能な深層表現学習
- Authors: Lin Qiu, Vernon M. Chinchilli, Lin Lin
- Abstract要約: 変動型オートエンコーダとリカレントニューラルネットワークに基づく生成モデルを提案し,多視点時間データに対する潜時ダイナミクスを推定する。
提案モデルを用いて,モデルの有効性と解釈可能性を示す3つのデータセットを解析する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 4.2179426073904995
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In many scientific problems such as video surveillance, modern genomics, and
finance, data are often collected from diverse measurements across time that
exhibit time-dependent heterogeneous properties. Thus, it is important to not
only integrate data from multiple sources (called multi-view data), but also to
incorporate time dependency for deep understanding of the underlying system. We
propose a generative model based on variational autoencoder and a recurrent
neural network to infer the latent dynamics for multi-view temporal data. This
approach allows us to identify the disentangled latent embeddings across views
while accounting for the time factor. We invoke our proposed model for
analyzing three datasets on which we demonstrate the effectiveness and the
interpretability of the model.
- Abstract(参考訳): ビデオサーベイランス、現代のゲノム学、ファイナンスといった多くの科学的な問題において、データは時間に依存した異質な性質を示す様々な測定値から収集される。
したがって、複数のソース(マルチビューデータと呼ばれる)のデータを統合するだけでなく、システムの深い理解のために時間依存性を統合することも重要である。
変動型オートエンコーダとリカレントニューラルネットワークに基づく生成モデルを提案し,多視点時間データに対する潜時ダイナミクスを推定する。
このアプローチにより、時間的要因を考慮しながら、ビューにまたがる不連続な潜在埋め込みを識別できます。
提案モデルを用いて3つのデータセットを解析し,モデルの有効性と解釈可能性を示す。
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