論文の概要: Hub-VAE: Unsupervised Hub-based Regularization of Variational Autoencoders

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.10469v1
• Date: Fri, 18 Nov 2022 19:12:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-22 18:10:14.691281
• Title: Hub-VAE: Unsupervised Hub-based Regularization of Variational Autoencoders
• Title（参考訳）: Hub-VAE: 変分オートエンコーダの教師なしハブベース正規化
• Authors: Priya Mani and Carlotta Domeniconi
• Abstract要約: 我々は、ハブベースの先行とハブベースのコントラスト損失を混合した非教師付きデータ駆動型潜在空間の正規化を提案する。 本アルゴリズムは,組込み空間におけるクラスタ分離性,高精度なデータ再構成と生成を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.252245456934348
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Exemplar-based methods rely on informative data points or prototypes to guide the optimization of learning algorithms. Such data facilitate interpretable model design and prediction. Of particular interest is the utility of exemplars in learning unsupervised deep representations. In this paper, we leverage hubs, which emerge as frequent neighbors in high-dimensional spaces, as exemplars to regularize a variational autoencoder and to learn a discriminative embedding for unsupervised down-stream tasks. We propose an unsupervised, data-driven regularization of the latent space with a mixture of hub-based priors and a hub-based contrastive loss. Experimental evaluation shows that our algorithm achieves superior cluster separability in the embedding space, and accurate data reconstruction and generation, compared to baselines and state-of-the-art techniques.
• Abstract（参考訳）: 経験的手法は学習アルゴリズムの最適化を導くために情報的データポイントやプロトタイプに依存している。 このようなデータは、解釈可能なモデル設計と予測を促進する。 特に興味があるのは、教師なしの深い表現を学ぶ際、見習いの効用である。 本稿では,高次元空間において頻繁に発生するハブを,変分オートエンコーダの正規化や,教師なし下流タスクに対する識別的埋め込みの学習に活用する。 本稿では,ハブベースプリミティブとハブベースのコントラスト損失を混合した潜在空間の教師なしデータ駆動正規化を提案する。 実験により,本アルゴリズムは,ベースラインや最先端技術と比較して,埋め込み空間におけるクラスタ分離性,高精度なデータ再構成と生成を実現することを示す。

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