論文の概要: Evidential Sparsification of Multimodal Latent Spaces in Conditional Variational Autoencoders

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.09164v3
• Date: Mon, 18 Jan 2021 18:34:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-05 20:21:16.522698
• Title: Evidential Sparsification of Multimodal Latent Spaces in Conditional Variational Autoencoders
• Title（参考訳）: 条件付き変分オートエンコーダにおけるマルチモーダル潜時空間のエビデンシャルスカラー化
• Authors: Masha Itkina, Boris Ivanovic, Ransalu Senanayake, Mykel J. Kochenderfer, and Marco Pavone
• Abstract要約: 訓練された条件付き変分オートエンコーダの離散潜時空間をスパース化する問題を考察する。 顕在的理論を用いて、特定の入力条件から直接証拠を受け取る潜在クラスを特定し、そうでないクラスをフィルタリングする。 画像生成や人間の行動予測などの多様なタスクの実験により,提案手法の有効性を実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 63.46738617561255
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Discrete latent spaces in variational autoencoders have been shown to effectively capture the data distribution for many real-world problems such as natural language understanding, human intent prediction, and visual scene representation. However, discrete latent spaces need to be sufficiently large to capture the complexities of real-world data, rendering downstream tasks computationally challenging. For instance, performing motion planning in a high-dimensional latent representation of the environment could be intractable. We consider the problem of sparsifying the discrete latent space of a trained conditional variational autoencoder, while preserving its learned multimodality. As a post hoc latent space reduction technique, we use evidential theory to identify the latent classes that receive direct evidence from a particular input condition and filter out those that do not. Experiments on diverse tasks, such as image generation and human behavior prediction, demonstrate the effectiveness of our proposed technique at reducing the discrete latent sample space size of a model while maintaining its learned multimodality.
• Abstract（参考訳）: 変分オートエンコーダの離散的潜在空間は、自然言語理解、人間の意図予測、視覚シーン表現など、多くの現実世界の問題に対するデータ分布を効果的に捉えることが示されている。 しかし、離散潜在空間は実世界のデータの複雑さを捉えるのに十分な大きさでなければならない。 例えば、高次元の潜在環境表現で動き計画を実行することは難解である。 学習されたマルチモダリティを保ちつつ、訓練された条件付き変分オートエンコーダの離散的潜在空間をスパースする問題を考える。 ポストホック潜在空間還元法として,特定の入力条件から直接的証拠を受け取る潜在クラスを同定し,そうでないクラスをフィルタする。 画像生成や人間の行動予測などの多様なタスクの実験は、学習された多モード性を維持しながら、モデルの離散潜在サンプル空間サイズを小さくする手法の有効性を実証する。

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