論文の概要: Local distance preserving auto-encoders using Continuous k-Nearest Neighbours graphs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.05909v1
• Date: Mon, 13 Jun 2022 05:38:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-14 16:31:32.048291
• Title: Local distance preserving auto-encoders using Continuous k-Nearest Neighbours graphs
• Title（参考訳）: 連続k-Nearest Neighboursグラフを用いた局所距離保存オートエンコーダ
• Authors: Nutan Chen, Patrick van der Smagt, Botond Cseke
• Abstract要約: データ空間から潜在空間へのマッピングにおける局所的な距離を保存する自動エンコーダモデルをいくつか導入する。 提案手法は,複数の標準データセットと評価指標にまたがって最先端のパフォーマンスを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.607603625414573
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Auto-encoder models that preserve similarities in the data are a popular tool in representation learning. In this paper we introduce several auto-encoder models that preserve local distances when mapping from the data space to the latent space. We use a local distance preserving loss that is based on the continuous k-nearest neighbours graph which is known to capture topological features at all scales simultaneously. To improve training performance, we formulate learning as a constraint optimisation problem with local distance preservation as the main objective and reconstruction accuracy as a constraint. We generalise this approach to hierarchical variational auto-encoders thus learning generative models with geometrically consistent latent and data spaces. Our method provides state-of-the-art performance across several standard datasets and evaluation metrics.
• Abstract（参考訳）: データの類似性を保存する自動エンコーダモデルは、表現学習において一般的なツールである。 本稿では,データ空間から潜在空間へのマッピング時に局所距離を保持する自動エンコーダモデルをいくつか紹介する。 我々は、任意のスケールで位相的特徴を同時に捉えることが知られている連続k-アネレスグラフに基づく局所的距離保存損失を用いる。 学習性能を向上させるために,局所的距離保存を主目的とし,復元精度を制約として学習を制約最適化問題として定式化する。 このアプローチを階層的変分オートエンコーダに一般化し,幾何学的一貫性のある潜在性とデータ空間を持つ生成モデルを学ぶ。 提案手法は,複数の標準データセットと評価指標にまたがって最先端のパフォーマンスを提供する。

関連論文リスト

• Remote sensing framework for geological mapping via stacked autoencoders and clustering [0.15833270109954137]
  リモートセンシングデータを処理するための教師なし機械学習ベースのフレームワークを提案する。 オーストラリアのムタウィンチ地域の地質マッピングの枠組みを評価するために,ランドサット8,ASTER,Sentinel-2のデータセットを用いた。 本研究により, 岩盤単位を効率的に識別し, 高精度かつ解釈可能な地質図を作成できることが判明した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-02T09:15:32Z)
• Deep Manifold Graph Auto-Encoder for Attributed Graph Embedding [51.75091298017941]
  本稿では,属性付きグラフデータに対する新しいDeep Manifold (Variational) Graph Auto-Encoder (DMVGAE/DMGAE)を提案する。 提案手法は,最先端のベースラインアルゴリズムを,一般的なデータセット間でのダウンストリームタスクの差を大きく越える。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-12T17:57:07Z)
• Are We Using Autoencoders in a Wrong Way? [3.110260251019273]
  オートエンコーダは次元減少、異常検出、特徴抽出に使用される。 潜在空間の形状を変更する不完全なオートエンコーダの標準トレーニングを再考した。 また,データセット全体からランダムサンプルを再構成する場合の潜伏空間の挙動についても検討した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-04T11:22:43Z)
• Reconstructing Spatiotemporal Data with C-VAEs [49.1574468325115]
  移動領域の条件付き連続表現は一般的に用いられる。 本研究では,条件変数自動エンコーダ(C-VAE)モデルを用いて,領域の進化を現実的に表現する機能について検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-12T15:34:10Z)
• Automated Spatio-Temporal Graph Contrastive Learning [18.245433428868775]
  パラメータ化コントラストビュージェネレータを用いた時間自動拡張方式を開発した。 AutoSTは多視点セマンティクスをよく保存した異種グラフに適応することができる。 いくつかの実世界のデータセットで3つのダウンストリーム時間的マイニングタスクの実験は、大きなパフォーマンス向上を示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-06T03:52:33Z)
• Few-Shot Non-Parametric Learning with Deep Latent Variable Model [50.746273235463754]
  遅延変数を用いた圧縮による非パラメトリック学習(NPC-LV)を提案する。 NPC-LVは、ラベルなしデータが多いがラベル付きデータはほとんどないデータセットの学習フレームワークである。 我々は,NPC-LVが低データ構造における画像分類における3つのデータセットの教師あり手法よりも優れていることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-23T09:35:03Z)
• iSDF: Real-Time Neural Signed Distance Fields for Robot Perception [64.80458128766254]
  iSDFは実時間符号付き距離場再構成のための連続学習システムである。 より正確な再構築と、衝突コストと勾配のより良い近似を生成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-05T15:48:39Z)
• Contrastive Neighborhood Alignment [81.65103777329874]
  本稿では,学習特徴のトポロジを維持するための多様体学習手法であるContrastive Neighborhood Alignment(CNA)を提案する。 対象モデルは、対照的な損失を用いて、ソース表現空間の局所構造を模倣することを目的としている。 CNAは3つのシナリオで説明される: 多様体学習、モデルが元のデータの局所的なトポロジーを次元還元された空間で維持する、モデル蒸留、小さな学生モデルがより大きな教師を模倣するために訓練される、レガシーモデル更新、より強力なモデルに置き換えられる、という3つのシナリオである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-01-06T04:58:31Z)
• A Domain-Oblivious Approach for Learning Concise Representations of Filtered Topological Spaces [7.717214217542406]
  本稿では永続化図のバイナリコード表現を学習する永続化図ハッシュフレームワークを提案する。 このフレームワークは、学習過程を制御するための図距離損失関数を備えた生成逆ネットワーク(GAN)上に構築されている。 提案手法は,モデルの再学習を必要とせずに,様々なデータセットに直接適用することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-25T20:44:28Z)
• Unsupervised Metric Relocalization Using Transform Consistency Loss [66.19479868638925]
  メートル法再ローカライズを行うためのトレーニングネットワークは、従来、正確な画像対応が必要である。 地図内のクエリ画像のローカライズは、登録に使用される参照画像に関係なく、同じ絶対的なポーズを与えるべきである。 提案手法は, 限られた地下構造情報が得られる場合に, 他の教師あり手法よりも優れていることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-11-01T19:24:27Z)
• Learning Flat Latent Manifolds with VAEs [16.725880610265378]
  本稿では、ユークリッド計量がデータポイント間の類似性のプロキシとなる変分自動エンコーダのフレームワークの拡張を提案する。 我々は、変分オートエンコーダで一般的に使用されるコンパクトな以前のものを、最近発表されたより表現力のある階層型に置き換える。 提案手法は,ビデオ追跡ベンチマークを含む,さまざまなデータセットを用いて評価する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-02-12T09:54:52Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。