論文の概要: Semi-supervised Learning by Latent Space Energy-Based Model of
Symbol-Vector Coupling
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.09359v1
- Date: Mon, 19 Oct 2020 09:55:14 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-05 22:34:29.136577
- Title: Semi-supervised Learning by Latent Space Energy-Based Model of
Symbol-Vector Coupling
- Title（参考訳）: 記号-ベクトル結合の潜在空間エネルギーに基づくモデルによる半教師あり学習
- Authors: Bo Pang, Erik Nijkamp, Jiali Cui, Tian Han, Ying Nian Wu
- Abstract要約: 半教師付き学習のための潜在宇宙エネルギーに基づく事前モデルを提案する。
本手法は,半教師付き学習タスクにおいてよく機能することを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 55.866810975092115
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This paper proposes a latent space energy-based prior model for
semi-supervised learning. The model stands on a generator network that maps a
latent vector to the observed example. The energy term of the prior model
couples the latent vector and a symbolic one-hot vector, so that classification
can be based on the latent vector inferred from the observed example. In our
learning method, the symbol-vector coupling, the generator network and the
inference network are learned jointly. Our method is applicable to
semi-supervised learning in various data domains such as image, text, and
tabular data. Our experiments demonstrate that our method performs well on
semi-supervised learning tasks.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,半教師付き学習のための潜在空間エネルギーに基づく事前モデルを提案する。
このモデルは、潜在ベクトルを観測例にマッピングするジェネレータネットワーク上に立っている。
先行モデルのエネルギー項は潜時ベクトルとシンボリック・ワンホットベクトルを結合し、観測された例から推測された潜時ベクトルに基づいて分類することができる。
本手法では,シンボルベクトル結合,ジェネレータネットワーク,推論ネットワークを共同で学習する。
本手法は,画像,テキスト,表データなどの様々なデータ領域における半教師付き学習に適用できる。
実験により,本手法が半教師付き学習タスクに有効であることを実証した。
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