論文の概要: Structured (De)composable Representations Trained with Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.03325v1
• Date: Tue, 7 Jul 2020 10:20:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-12 18:14:04.605637
• Title: Structured (De)composable Representations Trained with Neural Networks
• Title（参考訳）: ニューラルネットワークを用いた構造化(De)合成可能な表現
• Authors: Graham Spinks, Marie-Francine Moens
• Abstract要約: テンプレート表現は、クラス全体の特性をキャプチャするジェネリック表現を指す。 提案手法は、エンドツーエンドのディープラーニングを用いて、入力画像と離散ラベルから構造化および構成可能な表現を学習する。 表現には明確な構造があることを証明し、表現をクラスや環境を表す因子に分解する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.198279941828112
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The paper proposes a novel technique for representing templates and instances of concept classes. A template representation refers to the generic representation that captures the characteristics of an entire class. The proposed technique uses end-to-end deep learning to learn structured and composable representations from input images and discrete labels. The obtained representations are based on distance estimates between the distributions given by the class label and those given by contextual information, which are modeled as environments. We prove that the representations have a clear structure allowing to decompose the representation into factors that represent classes and environments. We evaluate our novel technique on classification and retrieval tasks involving different modalities (visual and language data).
• Abstract（参考訳）: 本稿では,概念クラスのテンプレートとインスタンスを表現する新しい手法を提案する。 テンプレート表現は、クラス全体の特性をキャプチャするジェネリック表現を指す。 提案手法は、エンドツーエンドのディープラーニングを用いて、入力画像と離散ラベルから構造化および構成可能な表現を学習する。 得られた表現は、クラスラベルによって与えられる分布と、環境としてモデル化された文脈情報によって与えられる分布との距離推定に基づいている。 表現には明確な構造があることを証明し、表現をクラスや環境を表す因子に分解する。 本稿では,異なるモダリティ(視覚データと言語データ)を含む分類と検索タスクに関する新しい手法を評価する。

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