論文の概要: Tree Variational Autoencoders

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.08984v3
• Date: Fri, 17 Nov 2023 13:14:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-22 18:56:49.480418
• Title: Tree Variational Autoencoders
• Title（参考訳）: 樹木変分オートエンコーダ
• Authors: Laura Manduchi, Moritz Vandenhirtz, Alain Ryser, Julia Vogt
• Abstract要約: 本稿では,潜在変数上の柔軟木に基づく後続分布を学習する階層的階層クラスタリングモデルを提案する。 TreeVAEは、本質的な特徴に従ってサンプルを階層的に分割し、データ内の隠れた構造に光を遮る。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.992683455757179
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: We propose Tree Variational Autoencoder (TreeVAE), a new generative hierarchical clustering model that learns a flexible tree-based posterior distribution over latent variables. TreeVAE hierarchically divides samples according to their intrinsic characteristics, shedding light on hidden structures in the data. It adapts its architecture to discover the optimal tree for encoding dependencies between latent variables. The proposed tree-based generative architecture enables lightweight conditional inference and improves generative performance by utilizing specialized leaf decoders. We show that TreeVAE uncovers underlying clusters in the data and finds meaningful hierarchical relations between the different groups on a variety of datasets, including real-world imaging data. We present empirically that TreeVAE provides a more competitive log-likelihood lower bound than the sequential counterparts. Finally, due to its generative nature, TreeVAE is able to generate new samples from the discovered clusters via conditional sampling.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,木をベースとした線形クラスタリングモデルであるTreeVAE(TreeVAE)を提案する。 TreeVAEは、本質的な特徴に従ってサンプルを階層的に分割し、データ内の隠れた構造に光を遮る。 アーキテクチャを適用して、潜伏変数間の依存関係を符号化する最適なツリーを発見する。 提案する木ベースの生成アーキテクチャは, 軽量条件付き推論を可能にし, リーフデコーダの特殊化により生成性能を向上させる。 TreeVAEはデータの基盤となるクラスタを明らかにし、実世界の画像データを含むさまざまなデータセット上で異なるグループ間の有意義な階層関係を見出す。 TreeVAEは、シーケンシャルなものよりも、より競争力のあるログライクな低バウンドを提供する。 最後に、その生成的性質から、treevaeは条件付きサンプリングによって検出されたクラスタから新しいサンプルを生成することができる。

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