論文の概要: Transformation Coding: Simple Objectives for Equivariant Representations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.10930v1
• Date: Sat, 19 Feb 2022 01:43:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-02-26 16:27:15.206888
• Title: Transformation Coding: Simple Objectives for Equivariant Representations
• Title（参考訳）: 変換符号化:同変表現のための単純な目的
• Authors: Mehran Shakerinava, Arnab Kumar Mondal, Siamak Ravanbakhsh
• Abstract要約: 簡単な目的を通した均質な深層埋め込みを求める深層表現学習への非生成的アプローチを提案する。 既存の同変ネットワークとは対照的に、我々の変換符号化アプローチはフィードフォワード層やアーキテクチャの選択を制約しない。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.544323284367927
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We present a simple non-generative approach to deep representation learning that seeks equivariant deep embedding through simple objectives. In contrast to existing equivariant networks, our transformation coding approach does not constrain the choice of the feed-forward layer or the architecture and allows for an unknown group action on the input space. We introduce several such transformation coding objectives for different Lie groups such as the Euclidean, Orthogonal and the Unitary groups. When using product groups, the representation is decomposed and disentangled. We show that the presence of additional information on different transformations improves disentanglement in transformation coding. We evaluate the representations learnt by transformation coding both qualitatively and quantitatively on downstream tasks, including reinforcement learning.
• Abstract（参考訳）: 簡単な目的を通した均質な深層埋め込みを求める深層表現学習への単純な非生成的アプローチを提案する。 既存の等価ネットワークとは対照的に、我々の変換符号化アプローチはフィードフォワード層やアーキテクチャの選択を制約せず、入力空間上で未知のグループアクションを可能にする。 本稿では、ユークリッド群、直交群、ユニタリ群といった異なるリー群に対する変換符号化対象をいくつか紹介する。 積群を使用する場合、表現は分解され、切り離される。 異なる変換に対する追加情報の存在が変換符号化における歪みを改善することを示す。 強化学習を含む下流タスクの質的および定量的にコード化することで学習した表現を評価する。

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