論文の概要: Sample and Predict Your Latent: Modality-free Sequential Disentanglement via Contrastive Estimation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.15924v1
• Date: Thu, 25 May 2023 10:50:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-26 15:48:29.247902
• Title: Sample and Predict Your Latent: Modality-free Sequential Disentanglement via Contrastive Estimation
• Title（参考訳）: 潜伏状態のサンプルと予測: コントラスト推定によるモダリティフリーシーケンスアンタングルメント
• Authors: Ilan Naiman, Nimrod Berman, Omri Azencot
• Abstract要約: 外部信号のないコントラスト推定に基づく自己教師付きシーケンシャル・アンタングルメント・フレームワークを提案する。 実際に,データのセマンティックに類似し,異種なビューに対して,統一的で効率的かつ容易にサンプリングできる手法を提案する。 提案手法は,既存の手法と比較して最先端の結果を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.7759072740347017
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Unsupervised disentanglement is a long-standing challenge in representation learning. Recently, self-supervised techniques achieved impressive results in the sequential setting, where data is time-dependent. However, the latter methods employ modality-based data augmentations and random sampling or solve auxiliary tasks. In this work, we propose to avoid that by generating, sampling, and comparing empirical distributions from the underlying variational model. Unlike existing work, we introduce a self-supervised sequential disentanglement framework based on contrastive estimation with no external signals, while using common batch sizes and samples from the latent space itself. In practice, we propose a unified, efficient, and easy-to-code sampling strategy for semantically similar and dissimilar views of the data. We evaluate our approach on video, audio, and time series benchmarks. Our method presents state-of-the-art results in comparison to existing techniques. The code is available at https://github.com/azencot-group/SPYL.
• Abstract（参考訳）: unsupervised disentanglementは、表現学習における長年の課題である。 近年,データに依存したシーケンシャル設定において,自己教師あり手法が印象的な結果を得た。 しかし、後者の方法はモダリティに基づくデータ拡張とランダムサンプリングや補助タスクの解法を用いる。 本研究では,基礎となる変動モデルから経験的分布を生成し,サンプリングし,比較することにより,それを回避することを提案する。 既存の作業と異なり,外部信号のないコントラスト推定に基づく自己教師付き逐次的非絡み合いフレームワークを導入し,バッチサイズや潜時空間自体からのサンプルを用いた。 実際に,データのセマンティックに類似し,異種なビューに対して,統一的で効率的かつ容易にサンプリングできる手法を提案する。 我々は,映像,音声,時系列ベンチマークのアプローチを評価した。 本手法は既存の手法と比較し,最新の結果を示す。 コードはhttps://github.com/azencot-group/spylで入手できる。

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