論文の概要: Autoencoding Conditional Neural Processes for Representation Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.18485v1
• Date: Mon, 29 May 2023 12:10:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-31 20:26:38.779898
• Title: Autoencoding Conditional Neural Processes for Representation Learning
• Title（参考訳）: 表現学習のための自動符号化条件付きニューラルプロセス
• Authors: Victor Prokhorov, Ivan Titov, N. Siddharth
• Abstract要約: 条件付きニューラルプロセス(CNP)は、観測から学習するフレキシブルで効率的なモデルのファミリーである。 CNPはどのピクセルを観察したいのか? 我々は、CNP学習と同時にこの状況を予測するために、補正された変分フレームワークである部分画素空間変分自動符号化(PPS-VAE)を構築した。 視覚データセットの集合上でPSS-VAEを評価し、CNPを適合させてコンテキストポイントを学習できるだけでなく、それらの空間配置と値が、それらに含まれる情報に対して強い信号を与えることを発見した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 55.82323745663286
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Conditional neural processes (CNPs) are a flexible and efficient family of models that learn to learn a stochastic process from observations. In the visual domain, they have seen particular application in contextual image completion - observing pixel values at some locations to predict a distribution over values at other unobserved locations. However, the choice of pixels in learning such a CNP is typically either random or derived from a simple statistical measure (e.g. pixel variance). Here, we turn the problem on its head and ask: which pixels would a CNP like to observe? That is, which pixels allow fitting CNP, and do such pixels tell us something about the underlying image? Viewing the context provided to the CNP as fixed-size latent representations, we construct an amortised variational framework, Partial Pixel Space Variational Autoencoder (PPS-VAE), for predicting this context simultaneously with learning a CNP. We evaluate PPS-VAE on a set of vision datasets, and find that not only is it possible to learn context points while also fitting CNPs, but that their spatial arrangement and values provides strong signal for the information contained in the image - evaluated through the lens of classification. We believe the PPS-VAE provides a promising avenue to explore learning interpretable and effective visual representations.
• Abstract（参考訳）: 条件付きニューラルプロセス(CNP)は、観測から確率過程を学ぶことを学ぶ、柔軟で効率的なモデルのファミリーである。 視覚領域では、コンテクスト画像補完において特定の応用が見られ、ある場所でピクセル値を観察し、他の観測されていない場所での値の分布を予測する。 しかし、そのようなCNPを学習する際のピクセルの選択は、通常、ランダムまたは単純な統計測度(例えば、ピクセル分散)から導出される。 ここでは、問題を頭を回して、どのピクセルをCNPが観察したいのかを尋ねます。 つまり、どのピクセルがCNPのフィッティングを許可し、そのようなピクセルが背景画像について何か教えてくれるのか? 固定サイズ潜在表現としてCNPに提供するコンテキストを考察し、CNPの学習と同時にこのコンテキストを予測するための補正された変分フレームワークである部分画素空間変分自動符号化(PPS-VAE)を構築した。 我々は,一連の視覚データセット上でPSS-VAEを評価し,CNPを装着しながらコンテキストポイントを学習できるだけでなく,その空間配置や値が画像に含まれる情報に対して強い信号を与えることを発見した。 我々は、PS-VAEが、解釈可能かつ効果的な視覚表現を学ぶための、有望な道を提供すると考えている。

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