論文の概要: InteL-VAEs: Adding Inductive Biases to Variational Auto-Encoders via Intermediary Latents

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.13746v1
• Date: Fri, 25 Jun 2021 16:34:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-28 14:50:02.416930
• Title: InteL-VAEs: Adding Inductive Biases to Variational Auto-Encoders via Intermediary Latents
• Title（参考訳）: InteL-VAEs:中間潜水剤による変分オートエンコーダへの誘導バイアス付加
• Authors: Ning Miao, Emile Mathieu, N. Siddharth, Yee Whye Teh, Tom Rainforth
• Abstract要約: 本稿では,潜伏変数の中間集合を用いて,制御可能なバイアスでVAEを学習するための簡易かつ効果的な手法を提案する。 特に、学習した表現に対して、スパーシリティやクラスタリングといった望ましいプロパティを課すことができます。 これにより、InteL-VAEはより優れた生成モデルと表現の両方を学ぶことができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 60.785317191131284
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We introduce a simple and effective method for learning VAEs with controllable inductive biases by using an intermediary set of latent variables. This allows us to overcome the limitations of the standard Gaussian prior assumption. In particular, it allows us to impose desired properties like sparsity or clustering on learned representations, and incorporate prior information into the learned model. Our approach, which we refer to as the Intermediary Latent Space VAE (InteL-VAE), is based around controlling the stochasticity of the encoding process with the intermediary latent variables, before deterministically mapping them forward to our target latent representation, from which reconstruction is performed. This allows us to maintain all the advantages of the traditional VAE framework, while incorporating desired prior information, inductive biases, and even topological information through the latent mapping. We show that this, in turn, allows InteL-VAEs to learn both better generative models and representations.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,潜在変数の中間集合を用いて,制御可能な帰納バイアスを持つvaes学習法を提案する。 これにより、標準ガウス事前仮定の制限を克服することができる。 特に、学習した表現に疎結合やクラスタリングのような望ましい特性を課し、学習したモデルに事前情報を組み込むことができる。 InteL-VAE(Intermediary Latent Space VAE)と呼ばれる我々のアプローチは、符号化プロセスの確率性を中間潜時変数で制御することに基づいており、それらを対象潜時表現に決定的にマッピングし、そこから再構成を行う。 これにより、望まれる事前情報、帰納的バイアス、さらには潜在マッピングによるトポロジ情報も取り入れながら、従来のVAEフレームワークのすべての利点を維持できます。 これにより、InteL-VAEはより優れた生成モデルと表現の両方を学ぶことができる。

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