論文の概要: An analysis on the use of autoencoders for representation learning: fundamentals, learning task case studies, explainability and challenges

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.10516v1
• Date: Thu, 21 May 2020 08:41:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2022-11-30 22:44:11.837139
• Title: An analysis on the use of autoencoders for representation learning: fundamentals, learning task case studies, explainability and challenges
• Title（参考訳）: 表現学習におけるオートエンコーダの利用に関する分析 : 基礎, 学習課題事例研究, 説明可能性, 課題
• Authors: David Charte, Francisco Charte, Mar\'ia J. del Jesus, Francisco Herrera
• Abstract要約: 多くの機械学習タスクでは、データの優れた表現を学ぶことが、優れたパフォーマンスのソリューションを構築するための鍵となる。 可視化のためのデータ埋め込み,画像認識,セマンティックハッシュ,異常行動の検出,インスタンス生成など,一連の学習課題を提示する。 オートエンコーダを唯一の学習方法として用いた各タスクに対して,解を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.329636084818778
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In many machine learning tasks, learning a good representation of the data can be the key to building a well-performant solution. This is because most learning algorithms operate with the features in order to find models for the data. For instance, classification performance can improve if the data is mapped to a space where classes are easily separated, and regression can be facilitated by finding a manifold of data in the feature space. As a general rule, features are transformed by means of statistical methods such as principal component analysis, or manifold learning techniques such as Isomap or locally linear embedding. From a plethora of representation learning methods, one of the most versatile tools is the autoencoder. In this paper we aim to demonstrate how to influence its learned representations to achieve the desired learning behavior. To this end, we present a series of learning tasks: data embedding for visualization, image denoising, semantic hashing, detection of abnormal behaviors and instance generation. We model them from the representation learning perspective, following the state of the art methodologies in each field. A solution is proposed for each task employing autoencoders as the only learning method. The theoretical developments are put into practice using a selection of datasets for the different problems and implementing each solution, followed by a discussion of the results in each case study and a brief explanation of other six learning applications. We also explore the current challenges and approaches to explainability in the context of autoencoders. All of this helps conclude that, thanks to alterations in their structure as well as their objective function, autoencoders may be the core of a possible solution to many problems which can be modeled as a transformation of the feature space.
• Abstract（参考訳）: 多くの機械学習タスクでは、データの優れた表現を学ぶことが、高性能なソリューションを構築する鍵となる。 これは、ほとんどの学習アルゴリズムが、データのモデルを見つけるために機能と共に動作するためである。 例えば、クラスが分離しやすい空間にデータがマッピングされた場合、分類性能が向上し、特徴空間内のデータの多様体を見つけることで回帰が容易になる。 一般的な規則として、特徴は主成分分析のような統計的手法や、isomapや局所線形埋め込みのような多様体学習技術によって変換される。 多くの表現学習手法から、最も汎用性の高いツールの1つはオートエンコーダである。 本稿では,その学習表現にどのように影響し,望ましい学習行動を達成するかを示す。 そこで本研究では,可視化のためのデータ埋め込み,画像分割,意味ハッシュ,異常動作の検出,インスタンス生成といった一連の学習タスクを提案する。 表現学習の観点から,各分野における技術方法論の状況に従ってモデル化する。 オートエンコーダを学習方法として用いた各タスクに対する解を提案する。 理論的発展は、異なる問題に対するデータセットの選択と各ソリューションの実装を用いて実践され、その後、各ケーススタディにおける結果に関する議論と、他の6つの学習アプリケーションに関する簡単な説明が続く。 オートエンコーダのコンテキストにおける現在の課題と説明可能性へのアプローチについても検討する。 これらすべてが、構造の変更と目的関数のおかげで、オートエンコーダは、機能空間の変換としてモデル化できる多くの問題に対する、可能な解決策の核となるかもしれない、と結論付けるのに役立つ。

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