論文の概要: Homomorphism Autoencoder -- Learning Group Structured Representations
from Observed Transitions
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.12067v1
- Date: Mon, 25 Jul 2022 11:22:48 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-07-26 13:53:55.994321
- Title: Homomorphism Autoencoder -- Learning Group Structured Representations
from Observed Transitions
- Title（参考訳）: 準同型オートエンコーダ --観察された遷移からの学習群構造化表現
- Authors: Hamza Keurti, Hsiao-Ru Pan, Michel Besserve, Benjamin F. Grewe,
Bernhard Sch\"olkopf
- Abstract要約: 表現学習とグループ理論からツールを用いて問題を研究する。
我々のアクチュエータが世界に作用するという仮定の下では、感覚情報だけでなく、世界の行動や遷移と整合した方法で感覚表現を変更する行動の内的表現を学習する手法を提案する。
既存の研究と比較して,本手法は群表現の仮定を少なくし,エージェントがグループからどの変換をサンプリングできるかを仮定する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.0695530425315
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: How can we acquire world models that veridically represent the outside world
both in terms of what is there and in terms of how our actions affect it? Can
we acquire such models by interacting with the world, and can we state
mathematical desiderata for their relationship with a hypothetical reality
existing outside our heads? As machine learning is moving towards
representations containing not just observational but also interventional
knowledge, we study these problems using tools from representation learning and
group theory. Under the assumption that our actuators act upon the world, we
propose methods to learn internal representations of not just sensory
information but also of actions that modify our sensory representations in a
way that is consistent with the actions and transitions in the world. We use an
autoencoder equipped with a group representation linearly acting on its latent
space, trained on 2-step reconstruction such as to enforce a suitable
homomorphism property on the group representation. Compared to existing work,
our approach makes fewer assumptions on the group representation and on which
transformations the agent can sample from the group. We motivate our method
theoretically, and demonstrate empirically that it can learn the correct
representation of the groups and the topology of the environment. We also
compare its performance in trajectory prediction with previous methods.
- Abstract（参考訳）: 私たちの行動が外界にどう影響するかという観点からも、外界を検証的に表す世界モデルをどのように取得することができるのか?
世界と相互作用してそのようなモデルを得ることができ、頭の外に存在する仮説的現実との関係について数学的デシラタを記述できるだろうか?
機械学習は観察的だけでなく介入的知識も含む表現へと向かっているため、表現学習やグループ理論のツールを用いてこれらの問題を研究している。
我々のアクチュエータが世界に作用するという仮定の下では、感覚情報だけでなく、世界の行動や遷移と整合した方法で感覚表現を変更する行動の内的表現を学習する手法を提案する。
我々は,その潜在空間に線形に作用する群表現を備えたオートエンコーダを用いて,群表現に適切な準同型性を強制する2段階再構成を訓練する。
既存の作業と比較して、このアプローチはグループ表現とエージェントがグループからサンプルできる変換についての仮定を少なくします。
提案手法は理論的に動機付けを行い,そのグループと環境のトポロジの正しい表現を学習できることを実証的に証明する。
また,軌道予測の性能を従来の手法と比較した。
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