Fugu-MT 論文翻訳(概要): Equivariant Representations for Non-Free Group Actions

論文の概要: Equivariant Representations for Non-Free Group Actions

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.05231v1
Date: Thu, 12 Jan 2023 11:43:26 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-01-16 14:16:12.154525
Title: Equivariant Representations for Non-Free Group Actions
Title（参考訳）: 非自由群作用の同変表現
Authors: Luis Armando P\'erez Rey, Giovanni Luca Marchetti, Danica Kragic, Dmitri Jarnikov, Mike Holenderski
Abstract要約: 本稿では,データ上の一般的なグループ動作に対して同値な表現を学習する手法を提案する。この手法は、群論からの軌道安定化定理に基礎を置いている。安定化器を考慮に入れれば,表現の質が向上することを示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 12.901887136968389
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: We introduce a method for learning representations that are equivariant with respect to general group actions over data. Differently from existing equivariant representation learners, our method is suitable for actions that are not free i.e., that stabilize data via nontrivial symmetries. Our method is grounded in the orbit-stabilizer theorem from group theory, which guarantees that an ideal learner infers an isomorphic representation. Finally, we provide an empirical investigation on image datasets with rotational symmetries and show that taking stabilizers into account improves the quality of the representations.
Abstract（参考訳）: 本稿では,データに対する一般集団行動に関して同値な表現を学習する手法を提案する。既存の同変表現学習者とは異なり、本手法は自由でない行動、すなわち非自明な対称性によるデータの安定化に適している。本手法は、理想学習者が同型表現を推測することを保証する群論からの軌道安定定理を基礎としている。最後に,回転対称性を持つ画像データセットについて経験的研究を行い,安定化器を考慮に入れれば表現の質が向上することを示す。

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