論文の概要: Latent Traversals in Generative Models as Potential Flows
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.12944v2
- Date: Sat, 1 Jul 2023 11:21:34 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-07-04 13:31:14.039083
- Title: Latent Traversals in Generative Models as Potential Flows
- Title（参考訳）: ポテンシャル流としての生成モデルにおける潜在トラバース
- Authors: Yue Song, T. Anderson Keller, Nicu Sebe, Max Welling
- Abstract要約: 我々は,学習された動的ポテンシャルランドスケープを持つ潜在構造をモデル化することを提案する。
物理、最適輸送、神経科学にインスパイアされたこれらの潜在的景観は、物理的に現実的な偏微分方程式として学習される。
本手法は,最先端のベースラインよりも定性的かつ定量的に歪んだ軌跡を実現する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 113.4232528843775
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Despite the significant recent progress in deep generative models, the
underlying structure of their latent spaces is still poorly understood, thereby
making the task of performing semantically meaningful latent traversals an open
research challenge. Most prior work has aimed to solve this challenge by
modeling latent structures linearly, and finding corresponding linear
directions which result in `disentangled' generations. In this work, we instead
propose to model latent structures with a learned dynamic potential landscape,
thereby performing latent traversals as the flow of samples down the
landscape's gradient. Inspired by physics, optimal transport, and neuroscience,
these potential landscapes are learned as physically realistic partial
differential equations, thereby allowing them to flexibly vary over both space
and time. To achieve disentanglement, multiple potentials are learned
simultaneously, and are constrained by a classifier to be distinct and
semantically self-consistent. Experimentally, we demonstrate that our method
achieves both more qualitatively and quantitatively disentangled trajectories
than state-of-the-art baselines. Further, we demonstrate that our method can be
integrated as a regularization term during training, thereby acting as an
inductive bias towards the learning of structured representations, ultimately
improving model likelihood on similarly structured data.
- Abstract（参考訳）: 深層生成モデルにおける最近の顕著な進歩にもかかわらず、それらの潜在空間の構造はいまだに理解されていないため、意味論的に意味のある潜在トラバーサルの実行はオープンな研究課題である。
ほとんどの先行研究はこの課題を、潜在構造を線形にモデル化し、対応する線形方向を見出すことで解決することを目的としている。
そこで本研究では,学習された動的ポテンシャルランドスケープを持つ潜在構造物をモデル化し,ランドスケープの勾配を下るサンプルの流れとして潜在トラバースを行う。
物理、最適輸送、神経科学にインスパイアされたこれらの潜在的景観は、物理的に現実的な偏微分方程式として学習され、空間と時間の両方で柔軟に変化する。
絡み合いを実現するために、複数の電位を同時に学習し、分類器によって区別され、意味的に自己整合する。
実験により,本手法は最先端のベースラインよりも定性的かつ定量的に歪んだ軌跡を達成できることが実証された。
さらに,本手法をトレーニング中に正規化項として統合することにより,構造化表現の学習に対する帰納的バイアスとして作用し,最終的に類似した構造化データに対するモデル可能性を向上させることを実証する。
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