論文の概要: Disentangled Representation Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.11695v2
- Date: Wed, 16 Aug 2023 16:05:00 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-08-17 17:41:41.368094
- Title: Disentangled Representation Learning
- Title（参考訳）: 絡み合った表現学習
- Authors: Xin Wang, Hong Chen, Si'ao Tang, Zihao Wu, Wenwu Zhu
- Abstract要約: Disentangled Representation Learning (DRL) は、観測可能なデータに隠された基礎的要因を表現形式で識別し、切り離すことができるモデルを学習することを目的としている。
我々は、モチベーション、定義、方法論、評価、アプリケーション、モデルデザインを含む様々な側面からDRLを包括的にレビューする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 49.90680972116791
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Disentangled Representation Learning (DRL) aims to learn a model capable of
identifying and disentangling the underlying factors hidden in the observable
data in representation form. The process of separating underlying factors of
variation into variables with semantic meaning benefits in learning explainable
representations of data, which imitates the meaningful understanding process of
humans when observing an object or relation. As a general learning strategy,
DRL has demonstrated its power in improving the model explainability,
controlability, robustness, as well as generalization capacity in a wide range
of scenarios such as computer vision, natural language processing, data mining
etc. In this article, we comprehensively review DRL from various aspects
including motivations, definitions, methodologies, evaluations, applications
and model designs. We discuss works on DRL based on two well-recognized
definitions, i.e., Intuitive Definition and Group Theory Definition. We further
categorize the methodologies for DRL into four groups, i.e., Traditional
Statistical Approaches, Variational Auto-encoder Based Approaches, Generative
Adversarial Networks Based Approaches, Hierarchical Approaches and Other
Approaches. We also analyze principles to design different DRL models that may
benefit different tasks in practical applications. Finally, we point out
challenges in DRL as well as potential research directions deserving future
investigations. We believe this work may provide insights for promoting the DRL
research in the community.
- Abstract（参考訳）: Disentangled Representation Learning (DRL) は、観測可能なデータに隠された基礎的要因を表現形式で識別し、分離できるモデルを学習することを目的としている。
変化の根底にある要因を変数に分割するプロセスは、対象や関係を観察する際の人間の意味的な理解過程を模倣する、説明可能なデータ表現の学習において利益をもたらす。
一般的な学習戦略として、DRLは、コンピュータビジョン、自然言語処理、データマイニングなど、幅広いシナリオにおいて、モデル説明可能性、制御可能性、堅牢性、および一般化能力を改善する能力を示した。
本稿では,モチベーション,定義,方法論,評価,アプリケーション,モデル設計など,さまざまな側面からDRLを包括的にレビューする。
我々は、直観的定義とグループ理論定義という2つのよく認識された定義に基づいてDRLに関する研究について議論する。
我々はさらに,drlの方法論を,従来の統計手法,変分オートエンコーダに基づくアプローチ,生成的逆ネットワークに基づくアプローチ,階層的アプローチなど,4つのグループに分類する。
また、実用アプリケーションで異なるタスクに利益をもたらす可能性のある異なるDRLモデルを設計するための原則も分析する。
最後に,DRLの課題と今後の研究の方向性を指摘する。
我々は、この研究がコミュニティにおけるDRL研究を促進するための洞察を与えるかもしれないと考えている。
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