論文の概要: On Disentanglement in Gaussian Process Variational Autoencoders

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.05507v1
• Date: Wed, 10 Feb 2021 15:49:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-02-11 14:44:03.110564
• Title: On Disentanglement in Gaussian Process Variational Autoencoders
• Title（参考訳）: ガウス過程変分オートエンコーダの歪みについて
• Authors: Simon Bing, Vincent Fortuin, Gunnar R\"atsch
• Abstract要約: 時系列データ上で異なるタスクに成功しているモデルを最近導入した。 本モデルでは,各潜伏チャネルをGP前にモデル化し,構造的変動分布を用いることで,データの時間的構造を利用する。 実世界の医療時系列データから有意義な不整合表現を学習できる証拠を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.403279506246879
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Complex multivariate time series arise in many fields, ranging from computer vision to robotics or medicine. Often we are interested in the independent underlying factors that give rise to the high-dimensional data we are observing. While many models have been introduced to learn such disentangled representations, only few attempt to explicitly exploit the structure of sequential data. We investigate the disentanglement properties of Gaussian process variational autoencoders, a class of models recently introduced that have been successful in different tasks on time series data. Our model exploits the temporal structure of the data by modeling each latent channel with a GP prior and employing a structured variational distribution that can capture dependencies in time. We demonstrate the competitiveness of our approach against state-of-the-art unsupervised and weakly-supervised disentanglement methods on a benchmark task. Moreover, we provide evidence that we can learn meaningful disentangled representations on real-world medical time series data.
• Abstract（参考訳）: 複雑な多変量時系列は、コンピュータビジョンからロボット工学や医学まで、多くの分野に現れる。 私たちはしばしば、観察している高次元データを生み出す独立した要因に興味を持っています。 このような不連続表現を学ぶために多くのモデルが導入されたが、シーケンシャルデータの構造を明示的に活用しようとする試みはごくわずかである。 時系列データ上の異なるタスクで成功している最近導入されたモデルのクラスであるガウス過程変分オートエンコーダの非絡み合い特性を検討する。 本モデルでは,各潜伏チャネルをGP前にモデル化し,時間内依存関係をキャプチャ可能な構造的変動分布を用いて,データの時間構造を利用する。 ベンチマークタスクにおける最先端の教師なしおよび弱教師付きアンタングル化手法に対する我々のアプローチの競争力を実証する。 さらに,実世界の医療時系列データから有意義な異種表現を学習できることを示す。

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