論文の概要: Disentangling Learning Representations with Density Estimation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.04362v1
• Date: Wed, 8 Feb 2023 22:37:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-10 17:13:51.633132
• Title: Disentangling Learning Representations with Density Estimation
• Title（参考訳）: 密度推定を用いた遠方学習表現
• Authors: Eric Yeats, Frank Liu, Hai Li
• Abstract要約: 本稿では, 遅延空間のフレキシブルな密度推定により, 信頼性の高い絡み合いを実現する手法を提案する。 GCAEは最先端のベースラインと比較して、非常に競争力が高く信頼性の高いアンタングルメントスコアを達成している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.244163477446799
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Disentangled learning representations have promising utility in many applications, but they currently suffer from serious reliability issues. We present Gaussian Channel Autoencoder (GCAE), a method which achieves reliable disentanglement via flexible density estimation of the latent space. GCAE avoids the curse of dimensionality of density estimation by disentangling subsets of its latent space with the Dual Total Correlation (DTC) metric, thereby representing its high-dimensional latent joint distribution as a collection of many low-dimensional conditional distributions. In our experiments, GCAE achieves highly competitive and reliable disentanglement scores compared with state-of-the-art baselines.
• Abstract（参考訳）: 乱れた学習表現は多くのアプリケーションで有望だが、現在深刻な信頼性の問題に苦しんでいる。 本稿では,潜伏空間のフレキシブルな密度推定により信頼性の高い絡み合いを実現するGaussian Channel Autoencoder (GCAE)を提案する。 gcaeは、その潜在空間の部分集合と双対全相関(dtc)計量を区別することで密度推定の次元の呪いを回避し、その高次元の潜在結合分布を多くの低次元条件分布の集合として表す。 我々の実験では、GCAEは最先端のベースラインと比較して非常に競争力が高く、信頼性の高いアンタングルメントスコアを達成している。

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