論文の概要: Variational Selective Autoencoder: Learning from Partially-Observed Heterogeneous Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.12679v1
• Date: Thu, 25 Feb 2021 04:39:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-02-26 14:01:56.510527
• Title: Variational Selective Autoencoder: Learning from Partially-Observed Heterogeneous Data
• Title（参考訳）: 変分選択オートエンコーダ:部分観測された異種データから学ぶ
• Authors: Yu Gong and Hossein Hajimirsadeghi and Jiawei He and Thibaut Durand and Greg Mori
• Abstract要約: 本研究では,部分観測された異種データから表現を学習するための変分選択型オートエンコーダ(VSAE)を提案する。 vsaeは、観測データ、観測されていないデータ、およびインプテーションマスクの合同分布をモデル化することで、異種データの潜在依存関係を学習する。 その結果、データ生成や計算を含むさまざまな下流タスクの統一モデルが実現される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 45.23338389559936
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Learning from heterogeneous data poses challenges such as combining data from various sources and of different types. Meanwhile, heterogeneous data are often associated with missingness in real-world applications due to heterogeneity and noise of input sources. In this work, we propose the variational selective autoencoder (VSAE), a general framework to learn representations from partially-observed heterogeneous data. VSAE learns the latent dependencies in heterogeneous data by modeling the joint distribution of observed data, unobserved data, and the imputation mask which represents how the data are missing. It results in a unified model for various downstream tasks including data generation and imputation. Evaluation on both low-dimensional and high-dimensional heterogeneous datasets for these two tasks shows improvement over state-of-the-art models.
• Abstract（参考訳）: 異種データから学ぶことは、さまざまなソースと異なるタイプのデータを組み合わせるなどの課題を引き起こします。 一方、異種データはしばしば、異種性や入力源のノイズによる実世界の応用における欠如と関連付けられている。 本研究では、部分観測された異種データから表現を学習する一般的なフレームワークである、変分選択型オートエンコーダ(VSAE)を提案する。 vsaeは、観測データの共有分布、観測されていないデータ、データの欠落を表現したインプテーションマスクをモデル化することで、異種データの潜在依存関係を学習する。 その結果、データ生成や計算を含むさまざまな下流タスクの統一モデルが実現される。 これら2つの課題に対する低次元および高次元不均一データセットの評価は、最先端モデルよりも改善されている。

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