論文の概要: DA-VEGAN: Differentiably Augmenting VAE-GAN for microstructure
reconstruction from extremely small data sets
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.03403v1
- Date: Fri, 17 Feb 2023 08:49:09 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-12 03:50:47.631565
- Title: DA-VEGAN: Differentiably Augmenting VAE-GAN for microstructure
reconstruction from extremely small data sets
- Title（参考訳）: DA-VEGAN:極小データセットからの微細構造再構築のためのVAE-GANの微分増強
- Authors: Yichi Zhang, Paul Seibert, Alexandra Otto, Alexander Ra{\ss}loff,
Marreddy Ambati, Markus K\"astner
- Abstract要約: DA-VEGANは2つの中心的なイノベーションを持つモデルである。
$beta$-variational autoencoderはハイブリッドGANアーキテクチャに組み込まれている。
このアーキテクチャに特化して、独自の差別化可能なデータ拡張スキームが開発されている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 110.60233593474796
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Microstructure reconstruction is an important and emerging field of research
and an essential foundation to improving inverse computational materials
engineering (ICME). Much of the recent progress in the field is made based on
generative adversarial networks (GANs). Although excellent results have been
achieved throughout a variety of materials, challenges remain regarding the
interpretability of the model's latent space as well as the applicability to
extremely small data sets. The present work addresses these issues by
introducing DA-VEGAN, a model with two central innovations. First, a
$\beta$-variational autoencoder is incorporated into a hybrid GAN architecture
that allows to penalize strong nonlinearities in the latent space by an
additional parameter, $\beta$. Secondly, a custom differentiable data
augmentation scheme is developed specifically for this architecture. The
differentiability allows the model to learn from extremely small data sets
without mode collapse or deteriorated sample quality. An extensive validation
on a variety of structures demonstrates the potential of the method and future
directions of investigation are discussed.
- Abstract（参考訳）: 組織再構築は研究の重要かつ新しい分野であり、逆計算材料工学(ICME)の改善に不可欠な基礎である。
この分野の最近の進歩の多くは、gans(generative adversarial network)に基づいている。
様々な材料で優れた結果が得られたが、モデルの潜在空間の解釈可能性や極めて小さなデータセットの適用性に関する課題は残されている。
本研究は,2つの中心的なイノベーションを持つモデルであるDA-VEGANを導入することで,これらの課題に対処する。
まず、$\beta$-variational autoencoder をハイブリッド GAN アーキテクチャに組み込むことにより、潜在空間の強い非線形性を$\beta$ というパラメータでペナル化することができる。
第二に、このアーキテクチャのために特別にカスタマイズ可能なデータ拡張スキームが開発されている。
この微分可能性により、モデルはモード崩壊やサンプル品質の劣化なしに非常に小さなデータセットから学習することができる。
様々な構造について広範な検証を行い,その方法の可能性と今後の方向性について考察した。
関連論文リスト
- Gradient Reduction Convolutional Neural Network Policy for Financial Deep Reinforcement Learning [0.0]
本稿では、CNNモデルの予測性能と財務データの堅牢性を改善するための2つの重要な拡張を紹介する。
まず、入力段階で正規化層を統合し、一貫した機能スケーリングを保証する。
第二に、グラディエント・リダクション・アーキテクチャ(Gradient Reduction Architecture)を採用しています。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-08-16T11:39:03Z) - GenBench: A Benchmarking Suite for Systematic Evaluation of Genomic Foundation Models [56.63218531256961]
我々はGenomic Foundation Modelsの有効性を評価するためのベンチマークスイートであるGenBenchを紹介する。
GenBenchはモジュラーで拡張可能なフレームワークを提供し、様々な最先端の方法論をカプセル化している。
本稿では,タスク固有性能におけるモデルアーキテクチャとデータセット特性の相互作用のニュアンス解析を行う。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-06-01T08:01:05Z) - An improved tabular data generator with VAE-GMM integration [9.4491536689161]
本稿では,現在のアプローチの限界に対処する新しい変分オートエンコーダ(VAE)モデルを提案する。
本手法は,TVAEモデルにインスパイアされたベイジアン・ガウス混合モデル(BGM)をVAEアーキテクチャに組み込む。
我々は,2つの医療関連データセットを含む混合データ型を持つ実世界の3つのデータセットに対して,我々のモデルを徹底的に検証する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-04-12T12:31:06Z) - Geometric Deep Learning for Structure-Based Drug Design: A Survey [83.87489798671155]
構造に基づく薬物設計(SBDD)は、タンパク質の3次元幾何学を利用して、潜在的な薬物候補を特定する。
近年の幾何学的深層学習の進歩は、3次元幾何学的データを効果的に統合・処理し、この分野を前進させてきた。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-06-20T14:21:58Z) - DAPDAG: Domain Adaptation via Perturbed DAG Reconstruction [78.76115370275733]
本研究では,人口統計量の推定を行う自動エンコーダを学習し,有向非巡回グラフ(DAG)を補助的タスクとして再構築する。
基礎となるDAG構造は、条件分布が潜伏環境変数$E$によって導かれる領域間で変化することが許される観測変数の間で不変であると仮定される。
我々は、エンコーダとデコーダをエンドツーエンドで共同で訓練し、混合変数を用いた合成および実データセットの実験を行う。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-08-02T11:43:03Z) - Scalable Gaussian Processes for Data-Driven Design using Big Data with
Categorical Factors [14.337297795182181]
ガウス過程(GP)は、大きなデータセット、カテゴリ入力、および複数の応答を調節するのに困難である。
本稿では,変分推論によって得られた潜伏変数と関数を用いて,上記の課題を同時に解決するGPモデルを提案する。
本手法は三元系酸化物材料の機械学習と多スケール対応機構のトポロジー最適化に有用である。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-06-26T02:17:23Z) - Rethinking Architecture Design for Tackling Data Heterogeneity in
Federated Learning [53.73083199055093]
注意に基づくアーキテクチャ(例えばTransformers)は、分散シフトに対してかなり堅牢であることを示す。
我々の実験は、畳み込みネットワークをトランスフォーマーに置き換えることによって、過去のデバイスを壊滅的に忘れることを大幅に減らせることを示した。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-06-10T21:04:18Z) - Demystifying Inductive Biases for $\beta$-VAE Based Architectures [19.53632220171481]
私たちは、VAEベースのアーキテクチャの成功に責任を持つ帰納バイアスに光を当てました。
古典的なデータセットでは, 生成因子によって誘導される分散構造は, VAEの目的によって促進される潜伏方向と都合よく一致していることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-02-12T23:57:20Z) - Data-Driven Topology Optimization with Multiclass Microstructures using
Latent Variable Gaussian Process [18.17435834037483]
メタマテリアルの微細構造ライブラリーのための多応答潜在変数ガウス過程 (LVGP) モデルを開発した。
MR-LVGPモデルでは、混合変数の応答に対する集合的影響に基づいて、混合変数を連続的な設計空間に埋め込む。
マイクロ構造, マクロ構造に対する一貫した負荷伝達経路により, マルチクラスのマイクロ構造を考えることで, 性能の向上が期待できることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-06-27T03:55:52Z) - Recent Developments Combining Ensemble Smoother and Deep Generative
Networks for Facies History Matching [58.720142291102135]
本研究は、ファシズムモデルのための連続パラメータ化を構築するためのオートエンコーダネットワークの利用に焦点を当てる。
本稿では,VAE,GAN,Wasserstein GAN,変分自動符号化GAN,サイクルGANの主成分分析(PCA),転送スタイルネットワークのPCA,スタイル損失のVAEの7種類の定式化をベンチマークする。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-05-08T21:32:42Z)
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。