論文の概要: Symmetric Equilibrium Learning of VAEs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.09883v2
• Date: Tue, 12 Mar 2024 12:20:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-14 02:06:51.490670
• Title: Symmetric Equilibrium Learning of VAEs
• Title（参考訳）: VAEの対称平衡学習
• Authors: Boris Flach and Dmitrij Schlesinger and Alexander Shekhovtsov
• Abstract要約: 可変オートエンコーダ(VAE)をデコーダ-エンコーダペアとみなし,データ空間内の分布を潜在空間内の分布にマッピングする。 本研究では,エンコーダとデコーダに対して対称なナッシュ均衡学習手法を提案し,データと潜伏分布の両方がサンプリングによってのみアクセス可能な状況下でのVAEの学習を可能にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 56.56929742714685
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We view variational autoencoders (VAE) as decoder-encoder pairs, which map distributions in the data space to distributions in the latent space and vice versa. The standard learning approach for VAEs is the maximisation of the evidence lower bound (ELBO). It is asymmetric in that it aims at learning a latent variable model while using the encoder as an auxiliary means only. Moreover, it requires a closed form a-priori latent distribution. This limits its applicability in more complex scenarios, such as general semi-supervised learning and employing complex generative models as priors. We propose a Nash equilibrium learning approach, which is symmetric with respect to the encoder and decoder and allows learning VAEs in situations where both the data and the latent distributions are accessible only by sampling. The flexibility and simplicity of this approach allows its application to a wide range of learning scenarios and downstream tasks.
• Abstract（参考訳）: 我々は変分オートエンコーダ(vae)をデコーダとエンコーダのペアとして捉え、データ空間内の分布を潜在空間内の分布にマップし、その逆も行う。 VAEの標準的な学習方法は、エビデンスローバウンド(ELBO)の最大化である。 エンコーダを補助手段としてのみ使用しながら潜在変数モデルを学習することが目的であることは非対称である。 さらに、閉じた形式のa-priori 潜在分布も必要である。 これにより、一般的な半教師付き学習や複雑な生成モデルなど、より複雑なシナリオでの適用性が制限される。 本研究では,エンコーダとデコーダに対して対称なナッシュ均衡学習手法を提案し,データと潜伏分布の両方がサンプリングによってのみアクセス可能な状況下でのVAEの学習を可能にする。 このアプローチの柔軟性とシンプルさにより、幅広い学習シナリオとダウンストリームタスクに応用することができる。

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