論文の概要: A Category-theoretical Meta-analysis of Definitions of Disentanglement
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.06886v2
- Date: Mon, 29 May 2023 13:26:17 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-31 00:20:06.094849
- Title: A Category-theoretical Meta-analysis of Definitions of Disentanglement
- Title（参考訳）: 絡み合いの定義のカテゴリー理論的メタ分析
- Authors: Yivan Zhang, Masashi Sugiyama
- Abstract要約: データの変化の要因を識別することは、機械学習の基本的な概念である。
本稿では,既存の乱れの定義をメタ分析する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 97.34033555407403
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Disentangling the factors of variation in data is a fundamental concept in
machine learning and has been studied in various ways by different researchers,
leading to a multitude of definitions. Despite the numerous empirical studies,
more theoretical research is needed to fully understand the defining properties
of disentanglement and how different definitions relate to each other. This
paper presents a meta-analysis of existing definitions of disentanglement,
using category theory as a unifying and rigorous framework. We propose that the
concepts of the cartesian and monoidal products should serve as the core of
disentanglement. With these core concepts, we show the similarities and crucial
differences in dealing with (i) functions, (ii) equivariant maps, (iii)
relations, and (iv) stochastic maps. Overall, our meta-analysis deepens our
understanding of disentanglement and its various formulations and can help
researchers navigate different definitions and choose the most appropriate one
for their specific context.
- Abstract（参考訳）: データの変化の要因を識別することは、機械学習の基本的な概念であり、様々な研究者によって様々な方法で研究されてきた。
多くの経験的研究にもかかわらず、解離の定義的性質と異なる定義が相互にどのように関連しているかを十分に理解するためには、より理論的研究が必要である。
本稿では, カテゴリー理論を統一的かつ厳密な枠組みとして用いることにより, 既存の異方性定義のメタ分析を行う。
我々は,デカルト積とモノイド積の概念が不連続の核となるべきであることを示唆する。
中心となる概念では 類似点と重要な違いを示します
(i)機能
(ii)同変写像。
(iii)関係、及び
(iv)確率写像。
全体として、我々のメタアナリシスは、乱れとその様々な定式化に対する理解を深め、研究者が異なる定義をナビゲートし、特定の文脈に最適なものを選択するのに役立つ。
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