論文の概要: Hyperbolic VAE via Latent Gaussian Distributions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.15217v3
• Date: Sun, 29 Oct 2023 06:18:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-01 01:27:55.768392
• Title: Hyperbolic VAE via Latent Gaussian Distributions
• Title（参考訳）: 潜在ガウス分布による双曲型VAE
• Authors: Seunghyuk Cho, Juyong Lee, Dongwoo Kim
• Abstract要約: 本稿ではガウス多様体の変分オートエンコーダ(GM-VAE)を提案する。 実験では、画像データセットの密度推定とモデルベース強化学習における環境モデリングの2つのタスクにおけるGM-VAEの有効性を実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.258394470200572
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We propose a Gaussian manifold variational auto-encoder (GM-VAE) whose latent space consists of a set of Gaussian distributions. It is known that the set of the univariate Gaussian distributions with the Fisher information metric form a hyperbolic space, which we call a Gaussian manifold. To learn the VAE endowed with the Gaussian manifolds, we propose a pseudo-Gaussian manifold normal distribution based on the Kullback-Leibler divergence, a local approximation of the squared Fisher-Rao distance, to define a density over the latent space. In experiments, we demonstrate the efficacy of GM-VAE on two different tasks: density estimation of image datasets and environment modeling in model-based reinforcement learning. GM-VAE outperforms the other variants of hyperbolic- and Euclidean-VAEs on density estimation tasks and shows competitive performance in model-based reinforcement learning. We observe that our model provides strong numerical stability, addressing a common limitation reported in previous hyperbolic-VAEs.
• Abstract（参考訳）: 本稿ではガウス多様体の変分オートエンコーダ(GM-VAE)を提案する。 フィッシャー情報計量による単変数ガウス分布の集合が双曲空間を形成し、ガウス多様体と呼ぶことが知られている。 ガウス多様体に与えられたvaeを学習するために,2乗フィッシャー・ラオ距離の局所近似であるkullback-leibler divergenceに基づく擬ガウス多様体正規分布を提案し,潜在空間上の密度を定義する。 実験では,gm-vaeが画像データセットの密度推定と,モデルベース強化学習における環境モデリングに有効であることを示す。 GM-VAEは密度推定タスクにおいて他の双曲型およびユークリッド型VAEよりも優れ、モデルベース強化学習における競合性能を示す。 我々は,従来の双曲型VAEで報告された共通制限に対処し,強い数値安定性を提供する。

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