論文の概要: On the Transferability of VAE Embeddings using Relational Knowledge with Semi-Supervision

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.07137v1
• Date: Fri, 13 Nov 2020 21:40:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-25 23:36:29.954188
• Title: On the Transferability of VAE Embeddings using Relational Knowledge with Semi-Supervision
• Title（参考訳）: セミスーパービジョンを用いた関係知識を用いたVAE埋め込みの伝達性について
• Authors: Harald Str\"omfelt, Luke Dickens, Artur d'Avila Garcez, Alessandra Russo
• Abstract要約: 本稿では,異なる記号特性を持つ関係の絡み合いと低複雑性モデリングのバランスをとることができるリレーショナルVAEセミスーパービジョンの新しいモデルを提案する。 帰納的および帰納的移行学習における関係復号器と潜時空間構造の相対的利点を比較した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 67.96748304066827
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We propose a new model for relational VAE semi-supervision capable of balancing disentanglement and low complexity modelling of relations with different symbolic properties. We compare the relative benefits of relation-decoder complexity and latent space structure on both inductive and transductive transfer learning. Our results depict a complex picture where enforcing structure on semi-supervised representations can greatly improve zero-shot transductive transfer, but may be less favourable or even impact negatively the capacity for inductive transfer.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,異なる記号特性を持つ関係の絡み合いと低複雑性モデリングのバランスをとることができるリレーショナルVAEセミスーパービジョンの新しいモデルを提案する。 帰納的および帰納的移行学習における関係復号器複雑性と潜時空間構造の比較を行った。 提案手法は,半教師付き表現に構造を組み込むことでゼロショットトランスダクティブトランスダクティブトランスダクティブを著しく改善するが,インダクティブトランスダクティブトランスダクティブトランスダクティブのキャパシティに悪影響を及ぼさない。

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