論文の概要: Group Equivariant Conditional Neural Processes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.08759v1
• Date: Wed, 17 Feb 2021 13:50:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-02-18 14:47:36.957757
• Title: Group Equivariant Conditional Neural Processes
• Title（参考訳）: 群同変条件ニューラルプロセス
• Authors: Makoto Kawano, Wataru Kumagai, Akiyoshi Sannai, Yusuke Iwasawa and Yutaka Matsuo
• Abstract要約: 群同変条件ニューラルプロセス(EquivCNP)を提案する。 EquivCNPは1次元回帰タスクにおいて従来の条件付きニューラルプロセスに匹敵する性能を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.134634059773703
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present the group equivariant conditional neural process (EquivCNP), a meta-learning method with permutation invariance in a data set as in conventional conditional neural processes (CNPs), and it also has transformation equivariance in data space. Incorporating group equivariance, such as rotation and scaling equivariance, provides a way to consider the symmetry of real-world data. We give a decomposition theorem for permutation-invariant and group-equivariant maps, which leads us to construct EquivCNPs with an infinite-dimensional latent space to handle group symmetries. In this paper, we build architecture using Lie group convolutional layers for practical implementation. We show that EquivCNP with translation equivariance achieves comparable performance to conventional CNPs in a 1D regression task. Moreover, we demonstrate that incorporating an appropriate Lie group equivariance, EquivCNP is capable of zero-shot generalization for an image-completion task by selecting an appropriate Lie group equivariance.
• Abstract（参考訳）: 本論文では、従来の条件神経プロセス(CNP)のようなデータセットにおける置換不変性を持つメタラーニング手法であるEquivCNP(EquivCNP)と、データ空間における変換等価性について述べる。 回転やスケーリング等分散のような群同値を組み込むことで、実世界のデータの対称性を考えることができる。 置換不変写像と群同変写像の分解定理を与え、群対称性を扱うために無限次元の潜在空間を持つ EquivCNP を構成する。 本稿では,リー群畳み込み層を用いたアーキテクチャを実践的に構築する。 翻訳等価性を有するEquivCNPは、従来のCNPと同等の性能を1D回帰タスクで達成できることを示した。 さらに,適切なリー群同値を組み込んだEquivCNPは,適切なリー群同値を選択することにより,画像補完タスクのゼロショット一般化を実現できることを示す。

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