論文の概要: Equivariant Deep Dynamical Model for Motion Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.01892v1
• Date: Tue, 2 Nov 2021 21:01:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-11-05 00:52:49.707865
• Title: Equivariant Deep Dynamical Model for Motion Prediction
• Title（参考訳）: 運動予測のための等変深部力学モデル
• Authors: Bahar Azari and Deniz Erdo\u{g}mu\c{s}
• Abstract要約: 深層生成モデリングは、データの最も単純化され圧縮された基礎的な記述を見つけるための動的モデリングの強力なアプローチである。 ほとんどの学習タスクは固有の対称性を持ち、すなわち入力変換は出力をそのままにするか、出力が同様の変換を行う。 本稿では, 入力空間の構造的表現を, 対称性の変換とともに変化するという意味で学習する動き予測のためのSO(3)同変深部力学モデル(EqDDM)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Learning representations through deep generative modeling is a powerful approach for dynamical modeling to discover the most simplified and compressed underlying description of the data, to then use it for other tasks such as prediction. Most learning tasks have intrinsic symmetries, i.e., the input transformations leave the output unchanged, or the output undergoes a similar transformation. The learning process is, however, usually uninformed of these symmetries. Therefore, the learned representations for individually transformed inputs may not be meaningfully related. In this paper, we propose an SO(3) equivariant deep dynamical model (EqDDM) for motion prediction that learns a structured representation of the input space in the sense that the embedding varies with symmetry transformations. EqDDM is equipped with equivariant networks to parameterize the state-space emission and transition models. We demonstrate the superior predictive performance of the proposed model on various motion data.
• Abstract（参考訳）: 深層生成モデリングによる表現の学習は、動的モデリングがデータの最も単純化され圧縮された基礎的な記述を発見し、予測のような他のタスクでそれを使うための強力なアプローチである。 ほとんどの学習タスクは固有の対称性を持ち、すなわち入力変換は出力をそのままにするか、出力が同様の変換を行う。 しかし、学習プロセスは、通常、これらの対称性を変形しない。 したがって、個々の変換された入力に対する学習表現は意味的に関連しないかもしれない。 本稿では, 入力空間の構造的表現を, 対称性の変換によって異なるという意味で学習する動き予測のためのSO(3)同変深部力学モデル(EqDDM)を提案する。 EqDDMは、状態空間の放出と遷移モデルをパラメータ化するための同変ネットワークを備えている。 本稿では,提案モデルの各種動作データに対する優れた予測性能を示す。

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