論文の概要: Pythae: Unifying Generative Autoencoders in Python -- A Benchmarking Use Case

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.08309v2
• Date: Thu, 20 Jul 2023 05:32:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-21 19:06:00.591093
• Title: Pythae: Unifying Generative Autoencoders in Python -- A Benchmarking Use Case
• Title（参考訳）: Pythae: Pythonで生成オートエンコーダを統合する - ベンチマークユースケース
• Authors: Cl\'ement Chadebec and Louis J. Vincent and St\'ephanie Allassonni\`ere
• Abstract要約: 我々はPythaeについて紹介する。Pythaeは多種多様なオープンソースPythonライブラリで、生成オートエンコーダモデルの単純で再現性があり、信頼性の高い利用を提供する。 本稿では、下流タスクにおける主な改善点として、19の生成オートエンコーダモデルを紹介し、比較する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In recent years, deep generative models have attracted increasing interest due to their capacity to model complex distributions. Among those models, variational autoencoders have gained popularity as they have proven both to be computationally efficient and yield impressive results in multiple fields. Following this breakthrough, extensive research has been done in order to improve the original publication, resulting in a variety of different VAE models in response to different tasks. In this paper we present Pythae, a versatile open-source Python library providing both a unified implementation and a dedicated framework allowing straightforward, reproducible and reliable use of generative autoencoder models. We then propose to use this library to perform a case study benchmark where we present and compare 19 generative autoencoder models representative of some of the main improvements on downstream tasks such as image reconstruction, generation, classification, clustering and interpolation. The open-source library can be found at https://github.com/clementchadebec/benchmark_VAE.
• Abstract（参考訳）: 近年,複雑な分布をモデル化する能力から,深い生成モデルへの関心が高まっている。 これらのモデルのうち、変分オートエンコーダは計算効率が良く、複数の分野で印象的な結果をもたらすことが証明され、人気を集めている。 このブレークスルーの後、オリジナルの出版を改善するために広範な研究が行われ、様々なタスクに対応する様々なVAEモデルが生み出された。 本稿では,汎用的なpythonライブラリであるpythaeについて述べる。pythaeは統一的な実装と,生成型オートエンコーダモデルの単純で再現性があり,信頼性の高い使用を可能にする専用フレームワークを提供する。 次に,本ライブラリを用いてケーススタディベンチマークを行い,画像再構成,生成,分類,クラスタリング,補間といった下流タスクにおける主な改善点を代表する19個の生成型オートエンコーダモデルを比較し,比較する。 オープンソースライブラリはhttps://github.com/clementchadebec/benchmark_vaeにある。

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