Fugu-MT 論文翻訳(概要): Modular Representations for Weak Disentanglement

論文の概要: Modular Representations for Weak Disentanglement

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.05336v1
Date: Mon, 12 Sep 2022 15:44:23 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-09-13 13:36:26.818491
Title: Modular Representations for Weak Disentanglement
Title（参考訳）: 弱い絡み合いに対するモジュラー表現
Authors: Andrea Valenti, Davide Bacciu
Abstract要約: 弱みの絡み合いは、データの変化の要因の数が増えるにつれて、監督の量を増やすことでのみ達成できる。本稿では,生成因子の数に対して教師付き情報の量を一定に抑える新しい手法である,弱絡みのモジュラー表現を提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 11.460692362624533
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: The recently introduced weakly disentangled representations proposed to relax some constraints of the previous definitions of disentanglement, in exchange for more flexibility. However, at the moment, weak disentanglement can only be achieved by increasing the amount of supervision as the number of factors of variations of the data increase. In this paper, we introduce modular representations for weak disentanglement, a novel method that allows to keep the amount of supervised information constant with respect the number of generative factors. The experiments shows that models using modular representations can increase their performance with respect to previous work without the need of additional supervision.
Abstract（参考訳）: 最近導入された弱い非絡み合い表現は、より柔軟性と引き換えに以前の非絡み合いの定義の制約を緩和するために提案された。しかし、現時点では、データの変化の要因の数が増えるため、監視の量を増やすことでのみ、弱い絡み合いが達成できる。本稿では,生成因子数に対して教師付き情報量を一定に保つことを可能にする新しい手法である弱絡みに対するモジュラ表現を提案する。実験により、モジュラー表現を用いたモデルは、追加の監督を必要とせずに、以前の作業に対してパフォーマンスを向上できることが示された。

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