論文の概要: Generative Adversarial Symmetry Discovery

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.00236v4
• Date: Sun, 18 Jun 2023 17:33:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-22 03:59:08.713040
• Title: Generative Adversarial Symmetry Discovery
• Title（参考訳）: 生成的対向対称性発見
• Authors: Jianke Yang, Robin Walters, Nima Dehmamy, Rose Yu
• Abstract要約: リーGANは対称性を解釈可能なリー代数基底として表現し、様々な対称性を発見できる。 学習された対称性は、予測の精度と一般化を改善するために、既存の同変ニューラルネットワークで容易に利用することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.098785309131458
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Despite the success of equivariant neural networks in scientific applications, they require knowing the symmetry group a priori. However, it may be difficult to know which symmetry to use as an inductive bias in practice. Enforcing the wrong symmetry could even hurt the performance. In this paper, we propose a framework, LieGAN, to automatically discover equivariances from a dataset using a paradigm akin to generative adversarial training. Specifically, a generator learns a group of transformations applied to the data, which preserve the original distribution and fool the discriminator. LieGAN represents symmetry as interpretable Lie algebra basis and can discover various symmetries such as the rotation group $\mathrm{SO}(n)$, restricted Lorentz group $\mathrm{SO}(1,3)^+$ in trajectory prediction and top-quark tagging tasks. The learned symmetry can also be readily used in several existing equivariant neural networks to improve accuracy and generalization in prediction.
• Abstract（参考訳）: 科学応用における等価ニューラルネットワークの成功にもかかわらず、それらは対称性群 a を事前に知る必要がある。 しかし、実際どの対称性を帰納的バイアスとして使うかを知るのは難しいかもしれない。 間違った対称性を強制してもパフォーマンスを損なうことさえある。 本稿では,生成的対人訓練に類似したパラダイムを用いて,データセットから同値を自動的に検出するフレームワークLieGANを提案する。 具体的には、生成器がデータに適用された変換のグループを学習し、元の分布を保存し、識別器を騙す。 リーGANは対称性を解釈可能なリー代数基底として表現し、回転群 $\mathrm{SO}(n)$、制限ローレンツ群 $\mathrm{SO}(1,3)^+$ のような様々な対称性を軌道予測やトップクォークタギングタスクにおいて発見することができる。 学習された対称性は、予測の精度と一般化を改善するために、既存の同変ニューラルネットワークで容易に利用できる。

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