論文の概要: Inference for Generative Capsule Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.06676v1
• Date: Thu, 11 Mar 2021 14:10:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-13 02:17:37.147327
• Title: Inference for Generative Capsule Models
• Title（参考訳）: 生成カプセルモデルの推論
• Authors: Alfredo Nazabal and Christopher K.I. Williams
• Abstract要約: capsule networkは、オブジェクトとその部分の関係に関する知識と推論をエンコードすることを目的としている。 データは任意の翻訳、回転、スケールで複数の幾何学的オブジェクトから生成される。 我々は、各オブジェクトの変換とオブジェクトの部分への点の割り当てを推測するための変分アルゴリズムを導出する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.454557728745761
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Capsule networks (see e.g. Hinton et al., 2018) aim to encode knowledge and reason about the relationship between an object and its parts. % In this paper we focus on a clean version of this problem, where data is generated from multiple geometric objects (e.g. triangles, squares) at arbitrary translations, rotations and scales, and the observed datapoints (parts) come from the corners of all objects, without any labelling of the objects. We specify a generative model for this data, and derive a variational algorithm for inferring the transformation of each object and the assignments of points to parts of the objects. Recent work by Kosiorek et al. [2019] has used amortized inference via stacked capsule autoencoders (SCA) to tackle this problem -- our results show that we significantly outperform them. We also investigate inference for this problem using a RANSAC-type algorithm.
• Abstract（参考訳）: capsule network (複数形 capsule networks) Hinton et al., 2018) は、オブジェクトとその部分との関係に関する知識と理由をエンコードすることを目指している。 % この論文では、この問題のクリーンバージョンに焦点を当て、複数の幾何学的オブジェクトからデータを生成する。 三角形、四角形) 任意の翻訳、回転、スケール、および観測されたデータポイント(部分)は、オブジェクトのラベルを付けずに、すべてのオブジェクトの隅から来る。 このデータに対して生成モデルを指定し、各オブジェクトの変換とオブジェクトの部分への点の割り当てを推測するための変分アルゴリズムを導出する。 Kosiorekらによる最近の仕事。 この問題に対処するために [2019] は積み重ねたカプセルオートエンコーダ (SCA) による償却推論を使用しています。 また、RANSAC型アルゴリズムを用いてこの問題の推測を行う。

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