論文の概要: Unsupervised Learning of Group Invariant and Equivariant Representations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.07559v3
• Date: Fri, 12 Apr 2024 13:16:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-15 20:25:39.081239
• Title: Unsupervised Learning of Group Invariant and Equivariant Representations
• Title（参考訳）: 群不変量と同変表現の教師なし学習
• Authors: Robin Winter, Marco Bertolini, Tuan Le, Frank Noé, Djork-Arné Clevert,
• Abstract要約: グループ不変および同変表現学習を教師なし深層学習の分野に拡張する。 本稿では,エンコーダ・デコーダ・フレームワークに基づく一般学習戦略を提案する。このフレームワークでは,潜在表現を不変項と同変群アクション成分で分離する。 鍵となる考え方は、ネットワークがグループ不変表現にデータをエンコードしてデコードすることを学習し、さらに適切なグループ動作を予測して、入力と出力のポーズを調整して再構成タスクを解決することである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.252723257176566
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Equivariant neural networks, whose hidden features transform according to representations of a group G acting on the data, exhibit training efficiency and an improved generalisation performance. In this work, we extend group invariant and equivariant representation learning to the field of unsupervised deep learning. We propose a general learning strategy based on an encoder-decoder framework in which the latent representation is separated in an invariant term and an equivariant group action component. The key idea is that the network learns to encode and decode data to and from a group-invariant representation by additionally learning to predict the appropriate group action to align input and output pose to solve the reconstruction task. We derive the necessary conditions on the equivariant encoder, and we present a construction valid for any G, both discrete and continuous. We describe explicitly our construction for rotations, translations and permutations. We test the validity and the robustness of our approach in a variety of experiments with diverse data types employing different network architectures.
• Abstract（参考訳）: データに作用する群Gの表現に応じて隠れた特徴が変換される同変ニューラルネットワークは、トレーニング効率と一般化性能の向上を示す。 本研究では,グループ不変および同変表現学習を教師なし深層学習の分野に拡張する。 本稿では,エンコーダ・デコーダ・フレームワークに基づく一般学習戦略を提案する。このフレームワークでは,潜在表現を不変項と同変群アクション成分で分離する。 鍵となる考え方は、ネットワークがグループ不変表現にデータをエンコードしてデコードすることを学習し、さらに適切なグループ動作を予測して、入力と出力のポーズを調整して再構成タスクを解決することである。 我々は同変エンコーダの必要条件を導出し、離散かつ連続な任意の G に対して妥当な構成を示す。 回転、翻訳、置換の構成を明確に記述する。 我々は,異なるネットワークアーキテクチャを用いた多様なデータ型を用いた様々な実験において,アプローチの有効性とロバスト性を検証した。

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