論文の概要: A survey of multimodal deep generative models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.02127v1
• Date: Tue, 5 Jul 2022 15:48:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-07-06 13:55:38.877759
• Title: A survey of multimodal deep generative models
• Title（参考訳）: 多モード深部生成モデルの検討
• Authors: Masahiro Suzuki, Yutaka Matsuo
• Abstract要約: マルチモーダル学習は、様々なタイプのモダリティに基づいて予測を行うモデルを構築するためのフレームワークである。 ディープニューラルネットワークによって分布がパラメータ化されるディープジェネレーティブモデルが注目されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.717591403306287
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Multimodal learning is a framework for building models that make predictions based on different types of modalities. Important challenges in multimodal learning are the inference of shared representations from arbitrary modalities and cross-modal generation via these representations; however, achieving this requires taking the heterogeneous nature of multimodal data into account. In recent years, deep generative models, i.e., generative models in which distributions are parameterized by deep neural networks, have attracted much attention, especially variational autoencoders, which are suitable for accomplishing the above challenges because they can consider heterogeneity and infer good representations of data. Therefore, various multimodal generative models based on variational autoencoders, called multimodal deep generative models, have been proposed in recent years. In this paper, we provide a categorized survey of studies on multimodal deep generative models.
• Abstract（参考訳）: マルチモーダル学習は、様々なタイプのモダリティに基づいて予測を行うモデルを構築するためのフレームワークである。 マルチモーダル学習における重要な課題は、任意のモダリティとこれらの表現によるクロスモーダル生成からの共有表現の推論であるが、これを実現するには、マルチモーダルデータの異種性を考慮する必要がある。 近年、分布がディープニューラルネットワークによってパラメータ化されるような深層生成モデル(英語版)が注目され、特に変分オートエンコーダは、不均一性を考慮し、データの良好な表現を推測できるため、上記の課題を達成するのに適したものである。 そのため,近年,マルチモーダル深層生成モデルと呼ばれる変分オートエンコーダに基づくマルチモーダル生成モデルが提案されている。 本稿では,マルチモーダル深層生成モデルの研究の分類調査を行う。

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