論文の概要: Latent Reconstruction-Aware Variational Autoencoder

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.02399v1
• Date: Sun, 5 Feb 2023 15:02:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-07 18:24:51.857065
• Title: Latent Reconstruction-Aware Variational Autoencoder
• Title（参考訳）: 潜時再構成型変分オートエンコーダ
• Authors: Onur Boyar and Ichiro Takeuchi
• Abstract要約: 本研究では,変分オートエンコーダ(VAE)の低密度領域から発生する低品質物体の問題点について検討する。 我々は新しいVAEモデルLRA-VAE(Latent Reconstruction-Aware VAE)を提案する。 我々は,LRA-VAEが生成したオブジェクトの質を他の手法よりも向上できることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.823416445301646
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Variational Autoencoders (VAEs) have become increasingly popular in recent years due to their ability to generate new objects such as images and texts from a given dataset. This ability has led to a wide range of applications. While standard tasks often require sampling from high-density regions in the latent space, there are also tasks that require sampling from low-density regions, such as Morphing and Latent Space Bayesian Optimization (LS-BO). These tasks are becoming increasingly important in fields such as de novo molecular design, where the ability to generate diverse and high-quality chemical compounds is essential. In this study, we investigate the issue of low-quality objects generated from low-density regions in VAEs. To address this problem, we propose a new VAE model, the Latent Reconstruction-Aware VAE (LRA-VAE). The LRA-VAE model takes into account what we refer to as the Latent Reconstruction Error (LRE) of the latent variables. We evaluate our proposal using Morphing and LS-BO experiments, and show that LRA-VAE can improve the quality of generated objects over the other approaches, making it a promising solution for various generation tasks that involve sampling from low-density regions.
• Abstract（参考訳）: 可変オートエンコーダ(VAE)は、あるデータセットから画像やテキストなどの新しいオブジェクトを生成する能力により、近年人気が高まっている。 この能力は幅広い応用につながった。 標準タスクは、しばしば潜在空間の高密度領域からのサンプリングを必要とするが、モルフィングやラテン宇宙ベイズ最適化(LS-BO)のような低密度領域からのサンプリングを必要とするタスクもある。 これらのタスクは、多種多様な高品質の化学物質を生産する能力が不可欠であるデノボ分子設計のような分野において、ますます重要になっている。 本研究では,vaesの低密度領域から発生する低品質物体について検討する。 この問題に対処するため、我々は新しいVAEモデル、Latent Reconstruction-Aware VAE (LRA-VAE)を提案する。 LRA-VAEモデルは、潜在変数の遅延再構成誤差(LRE)と呼ばれるものを考慮している。 我々は, モーフィングとls-bo実験を用いて提案手法を評価し, lra-vaeが生成する物体の品質を他の手法よりも向上できることを示す。

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