論文の概要: Multi-view hierarchical Variational AutoEncoders with Factor Analysis latent space

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.09185v1
• Date: Tue, 19 Jul 2022 10:46:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-07-20 13:13:53.320801
• Title: Multi-view hierarchical Variational AutoEncoders with Factor Analysis latent space
• Title（参考訳）: 因子解析潜在空間を有する多視点階層型変分オートエンコーダ
• Authors: Alejandro Guerrero-L\'opez, Carlos Sevilla-Salcedo, Vanessa G\'omez-Verdejo, Pablo M. Olmos
• Abstract要約: 本稿では,複数変分オートエンコーダと因子解析潜時空間を組み合わせた新しい手法を提案する。 プライベート情報と共有情報の間に、解釈可能な階層的依存関係を作成します。 この方法で、新しいモデルは同時に得ることができる: (i) 複数の異種ビューから学習し、 (ii)解釈可能な階層的共有空間を取得し、 (iii)生成モデル間で伝達学習を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 67.60224656603823
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Real-world databases are complex, they usually present redundancy and shared correlations between heterogeneous and multiple representations of the same data. Thus, exploiting and disentangling shared information between views is critical. For this purpose, recent studies often fuse all views into a shared nonlinear complex latent space but they lose the interpretability. To overcome this limitation, here we propose a novel method to combine multiple Variational AutoEncoders (VAE) architectures with a Factor Analysis latent space (FA-VAE). Concretely, we use a VAE to learn a private representation of each heterogeneous view in a continuous latent space. Then, we model the shared latent space by projecting every private variable to a low-dimensional latent space using a linear projection matrix. Thus, we create an interpretable hierarchical dependency between private and shared information. This way, the novel model is able to simultaneously: (i) learn from multiple heterogeneous views, (ii) obtain an interpretable hierarchical shared space, and, (iii) perform transfer learning between generative models.
• Abstract（参考訳）: 実世界のデータベースは複雑で、通常、同一データの不均一性と複数の表現の間の冗長性と共有相関を示す。 したがって、ビュー間の共有情報の利用と無効化が重要である。 この目的のために、最近の研究はしばしばすべてのビューを共有非線形複素潜在空間に融合させるが、それらは解釈可能性を失う。 本稿では,複数の変分オートエンコーダ(VAE)アーキテクチャと因子解析潜時空間(FA-VAE)を組み合わせた新しい手法を提案する。 具体的には、vaeを用いて連続的潜在空間における各異種ビューのプライベート表現を学習する。 次に,すべてのプライベート変数を線形射影行列を用いて低次元の潜在空間に投影することにより,共有潜在空間をモデル化する。 これにより、プライベート情報と共有情報の間の階層的依存関係を解釈可能とする。 このようにして、新しいモデルは同時にできる。 (i)複数の異質な視点から学ぶ。 (ii)解釈可能な階層的共有空間を得る、及び、 (iii)生成モデル間の転送学習を行う。

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