Fugu-MT 論文翻訳(概要): Equivariant Representation Learning in the Presence of Stabilizers

論文の概要: Equivariant Representation Learning in the Presence of Stabilizers

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.05231v2
Date: Sat, 16 Sep 2023 20:56:32 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-09-20 00:59:48.097856
Title: Equivariant Representation Learning in the Presence of Stabilizers
Title（参考訳）: 安定器存在下での等変表現学習
Authors: Luis Armando P\'erez Rey, Giovanni Luca Marchetti, Danica Kragic, Dmitri Jarnikov, Mike Holenderski
Abstract要約: EquIN は自由でない群作用、すなわち非自明な対称性によってデータを安定化する群作用に適している。 EquIN は理論上、群論の軌道安定化定理に基礎を置いている。
参考スコア（独自算出の注目度）: 13.11108596589607
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: We introduce Equivariant Isomorphic Networks (EquIN) -- a method for learning representations that are equivariant with respect to general group actions over data. Differently from existing equivariant representation learners, EquIN is suitable for group actions that are not free, i.e., that stabilize data via nontrivial symmetries. EquIN is theoretically grounded in the orbit-stabilizer theorem from group theory. This guarantees that an ideal learner infers isomorphic representations while trained on equivariance alone and thus fully extracts the geometric structure of data. 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）: EquIN(Equivariant Isomorphic Networks)は、データ上の一般的なグループ動作に対して同変である表現を学習する手法である。既存の同変表現学習者とは異なり、EquINは自由でない群アクション、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。 EquIN は理論上、群論の軌道安定化定理に基礎を置いている。これは、理想学習者が等分散だけを訓練しながら同型表現を推論し、従ってデータの幾何学的構造を完全に抽出することを保証する。回転対称性を持つ画像データセットについて実験的検討を行い,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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