論文の概要: Using Deep LSD to build operators in GANs latent space with meaning in real space

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.05132v1
• Date: Tue, 9 Feb 2021 21:05:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-02-12 00:33:31.355308
• Title: Using Deep LSD to build operators in GANs latent space with meaning in real space
• Title（参考訳）: Deep LSDを使用して、実空間で意味を持つGANの潜時空間で演算子を構築する
• Authors: J. Quetzalcoatl Toledo-Marin and James A. Glazier
• Abstract要約: 相関の欠如は、潜在空間多様体が理解し操作し易いことを示唆するからである。 生成モデルは、例えば、可変オートエンコーダ(VAE)やGAN(Generative Adversarial Network)といったディープラーニングで広く使われている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Generative models rely on the key idea that data can be represented in terms of latent variables which are uncorrelated by definition. Lack of correlation is important because it suggests that the latent space manifold is simpler to understand and manipulate. Generative models are widely used in deep learning, e.g., variational autoencoders (VAEs) and generative adversarial networks (GANs). Here we propose a method to build a set of linearly independent vectors in the latent space of a GANs, which we call quasi-eigenvectors. These quasi-eigenvectors have two key properties: i) They span all the latent space, ii) A set of these quasi-eigenvectors map to each of the labeled features one-on-one. We show that in the case of the MNIST, while the number of dimensions in latent space is large by construction, 98% of the data in real space map to a sub-domain of latent space of dimensionality equal to the number of labels. We then show how the quasi-eigenvalues can be used for Latent Spectral Decomposition (LSD), which has applications in denoising images and for performing matrix operations in latent space that map to feature transformations in real space. We show how this method provides insight into the latent space topology. The key point is that the set of quasi-eigenvectors form a basis set in latent space and each direction corresponds to a feature in real space.
• Abstract（参考訳）: 生成モデルは、データが定義とは無関係な潜在変数の項で表現できるという重要な考え方に依存している。 相関の欠如は、潜在空間多様体が理解し操作しやすいことを示唆しているため重要である。 生成モデルは、例えば、可変オートエンコーダ(VAE)や生成逆ネットワーク(GAN)など、ディープラーニングで広く使われている。 本稿では、gans の潜在空間に線型独立なベクトルの集合を構築する手法を提案し、これを準固有ベクトルと呼ぶ。 これらの準固有ベクトルは、2つの鍵となる性質を有する: i) 潜在空間すべてにまたがる; ii) これらの準固有ベクトルの集合は、ラベル付き特徴のそれぞれに1対1で写る。 MNISTの場合、潜在空間における次元の数は建設によって大きいが、実空間におけるデータの98%は、ラベルの数に等しい次元の潜在空間のサブドメインである。 次に、その準固有値が、実空間における特徴変換にマップする潜在空間における行列演算や画像の復号化に応用できる潜在スペクトル分解(LSD)にどのように使用できるかを示す。 この手法が潜在空間トポロジーの洞察を与える方法を示す。 鍵となる点は、準固有ベクトルの集合が潜在空間に基底集合を形成し、各方向が実空間の特徴に対応することである。

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