論文の概要: Oracle-Preserving Latent Flows

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.00806v1
• Date: Thu, 2 Feb 2023 00:13:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-03 15:49:40.610318
• Title: Oracle-Preserving Latent Flows
• Title（参考訳）: Oracleが保持する潜水流
• Authors: Alexander Roman, Roy T. Forestano, Konstantin T. Matchev, Katia Matcheva, Eyup B. Unlu
• Abstract要約: 我々はラベル付きデータセット全体にわたって複数の非自明な連続対称性を同時に発見するための方法論を開発する。 対称性変換と対応するジェネレータは、特別に構築された損失関数で訓練された完全連結ニューラルネットワークでモデル化される。 この研究における2つの新しい要素は、縮小次元の潜在空間の使用と、高次元のオラクルに関して不変な変換への一般化である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 58.720142291102135
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We develop a deep learning methodology for the simultaneous discovery of multiple nontrivial continuous symmetries across an entire labelled dataset. The symmetry transformations and the corresponding generators are modeled with fully connected neural networks trained with a specially constructed loss function ensuring the desired symmetry properties. The two new elements in this work are the use of a reduced-dimensionality latent space and the generalization to transformations invariant with respect to high-dimensional oracles. The method is demonstrated with several examples on the MNIST digit dataset.
• Abstract（参考訳）: ラベル付きデータセット全体にわたる複数の非自明な連続対称性を同時に発見するためのディープラーニング手法を開発した。 対称性変換と対応するジェネレータは、所望の対称性特性を保証する特別に構築された損失関数で訓練された完全連結ニューラルネットワークでモデル化される。 この研究における2つの新しい要素は、縮小次元の潜在空間の使用と高次元のオラクルに関して不変な変換への一般化である。 この方法はmnist桁データセットのいくつかの例で示される。

関連論文リスト

• Learning Infinitesimal Generators of Continuous Symmetries from Data [15.42275880523356]
  1-パラメータ群で定義された変換に基づく新しい対称性学習アルゴリズムを提案する。 この手法は最小限の帰納バイアスに基づいて構築され、リー群に根付いた一般的な対称性だけでなく、非線形発生器由来の対称性にまで拡張される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-29T08:28:23Z)
• Latent Space Symmetry Discovery [31.28537696897416]
  本稿では,非線形群作用の対称性を発見できる新しい生成モデルであるLatent LieGANを提案する。 本モデルでは,群作用に関する条件下で非線形対称性を表現できることが示されている。 LaLiGANはまた、方程式発見や長期予測を含む下流のタスクに有用な構造化された潜在空間をもたらす。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-29T19:33:01Z)
• Geometric Neural Diffusion Processes [55.891428654434634]
  拡散モデルの枠組みを拡張して、無限次元モデリングに一連の幾何学的先行を組み込む。 これらの条件で、生成関数モデルが同じ対称性を持つことを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-11T16:51:38Z)
• Accelerated Discovery of Machine-Learned Symmetries: Deriving the Exceptional Lie Groups G2, F4 and E6 [55.41644538483948]
  このレターでは、対称性変換の発見を著しく高速化する2つの改良されたアルゴリズムを紹介している。 例外的リー群の複雑性を考えると,この機械学習手法は完全に汎用的であり,多種多様なラベル付きデータセットに適用可能であることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-10T20:25:44Z)
• Learning Lie Group Symmetry Transformations with Neural Networks [17.49001206996365]
  この研究は、データセットに存在する未知の対称性、すなわちリー群対称性変換の発見と特徴付けに焦点を当てている。 私たちのゴールは、変換グループとパラメータ値の分布を特徴づけることです。 その結果、どちらの設定でもアプローチの有効性が示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-04T09:23:24Z)
• VTAE: Variational Transformer Autoencoder with Manifolds Learning [144.0546653941249]
  深層生成モデルは、多くの潜伏変数を通して非線形データ分布の学習に成功している。 ジェネレータの非線形性は、潜在空間がデータ空間の不満足な射影を示し、表現学習が不十分になることを意味する。 本研究では、測地学と正確な計算により、深部生成モデルの性能を大幅に向上させることができることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-03T13:13:19Z)
• Deep Learning Symmetries and Their Lie Groups, Algebras, and Subalgebras from First Principles [55.41644538483948]
  ラベル付きデータセットに存在する連続した対称性群の検出と同定のためのディープラーニングアルゴリズムを設計する。 完全に接続されたニューラルネットワークを用いて、変換対称性と対応するジェネレータをモデル化する。 また,Lie群とその性質の数学的研究に機械学習アプローチを使うための扉を開く。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-13T16:25:25Z)
• Inverse Learning of Symmetries [71.62109774068064]
  2つの潜在部分空間からなるモデルで対称性変換を学ぶ。 我々のアプローチは、情報ボトルネックと連続的な相互情報正規化器の組み合わせに基づいています。 我々のモデルは, 人工的および分子的データセットにおける最先端の手法より優れている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-02-07T13:48:52Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。