論文の概要: Shadow Datasets, New challenging datasets for Causal Representation
Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.05707v1
- Date: Thu, 10 Aug 2023 17:14:07 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-08-11 11:37:40.124766
- Title: Shadow Datasets, New challenging datasets for Causal Representation
Learning
- Title(参考訳): 因果表現学習のための新しい挑戦的データセットであるshadow datasets
- Authors: Jiageng Zhu, Hanchen Xie, Jianhua Wu, Jiazhi Li, Mahyar Khayatkhoei,
Mohamed E. Hussein, Wael AbdAlmageed
- Abstract要約: 多様な生成因子とより洗練された因果グラフを持つ2つの新しいデータセットを提案する。
さらに、現在の実際のデータセットであるCelebA(BEARD)とCelebA(SMILE)はデータセットの分布に一致していない。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 11.027872631583053
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Discovering causal relations among semantic factors is an emergent topic in
representation learning. Most causal representation learning (CRL) methods are
fully supervised, which is impractical due to costly labeling. To resolve this
restriction, weakly supervised CRL methods were introduced. To evaluate CRL
performance, four existing datasets, Pendulum, Flow, CelebA(BEARD) and
CelebA(SMILE), are utilized. However, existing CRL datasets are limited to
simple graphs with few generative factors. Thus we propose two new datasets
with a larger number of diverse generative factors and more sophisticated
causal graphs. In addition, current real datasets, CelebA(BEARD) and
CelebA(SMILE), the originally proposed causal graphs are not aligned with the
dataset distributions. Thus, we propose modifications to them.
- Abstract(参考訳): 意味的要因間の因果関係の発見は、表現学習において創発的な話題である。
ほとんどの因果表現学習(CRL)は、コストのかかるラベリングのため、完全に管理されている。
この制限を解決するために、弱い教師付きCRL法が導入された。
CRLの性能を評価するために、Pendulum、Flow、CelebA(BEARD)、CelebA(SMILE)の4つの既存のデータセットを利用する。
しかし、既存のCRLデータセットは生成因子が少ない単純なグラフに限られている。
そこで我々は多種多様な生成因子とより洗練された因果グラフを持つ2つの新しいデータセットを提案する。
さらに、現在の実データセットであるceleba(beard)とceleba(smile)では、当初提案された因果グラフはデータセット分布と一致しない。
そこで我々は修正を提案する。
関連論文リスト
- Two Trades is not Baffled: Condensing Graph via Crafting Rational
Gradient Matching [51.974926782636985]
大規模グラフの学習はグラフ表現学習において顕著な成果を上げてきたが、そのコストと記憶力の増大が懸念されている。
そこで我々は,textbfCraftextbfTing textbfRationatextbf (textbfCTRL) という新しいグラフ手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-07T14:49:10Z) - Redundancy-Free Self-Supervised Relational Learning for Graph Clustering [13.176413653235311]
冗長フリーグラフクラスタリング(R$2$FGC)という,自己教師付き深層グラフクラスタリング手法を提案する。
オートエンコーダとグラフオートエンコーダに基づいて,グローバルビューとローカルビューの両方から属性レベルと構造レベルの関係情報を抽出する。
この実験は,R$2$FGCが最先端のベースラインよりも優れていることを示すために,広く使用されているベンチマークデータセット上で実施されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-09T06:18:50Z) - Improving and Benchmarking Offline Reinforcement Learning Algorithms [87.67996706673674]
この作業は、低レベルの選択とデータセットによって引き起こされるギャップを埋めることを目的としている。
3つの代表アルゴリズムを用いて20の実装選択を実証的に検討する。
CRR+とCQL+の2つの変種がD4RL上で新たな最先端を実現している。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-01T17:58:46Z) - Dynamic Conceptional Contrastive Learning for Generalized Category
Discovery [76.82327473338734]
Generalized category discovery (GCD) は、部分的にラベル付けされたデータを自動でクラスタリングすることを目的としている。
ラベル付きデータには、ラベル付きデータの既知のカテゴリだけでなく、新しいカテゴリのインスタンスも含まれている。
GCDの効果的な方法の1つは、ラベルなしデータの識別表現を学習するために自己教師付き学習を適用することである。
本稿では,クラスタリングの精度を効果的に向上する動的概念コントラスト学習フレームワークを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-03-30T14:04:39Z) - GTRL: An Entity Group-Aware Temporal Knowledge Graph Representation
Learning Method [9.32211997819491]
時間知識グラフ(TKG)表現学習は、エンティティとイベントタイプを連続した低次元ベクトル空間に埋め込む。
本稿では,グループを意識した時間的知識グラフ表現学習手法であるGTRLを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-02-22T01:57:42Z) - Boosting Offline Reinforcement Learning via Data Rebalancing [104.3767045977716]
オフライン強化学習(RL)は、学習ポリシーとデータセットの分散シフトによって問題となる。
本稿では,データセットの再サンプリングが分散サポートを一定に保っているという観察に基づいて,オフラインRLアルゴリズムをシンプルかつ効果的に向上させる手法を提案する。
ReD(Return-based Data Re Balance)メソッドをダブします。これは10行未満のコード変更で実装でき、無視できる実行時間を追加します。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-10-17T16:34:01Z) - Relational Self-Supervised Learning on Graphs [6.891327852064418]
グラフ表現学習(GRL)は、グラフ構造化データを解析するための強力な戦略である。
グラフ自体から生成された関係情報から学習する新しいGRL法であるRGRLを提案する。
グローバルとローカルの両方の観点からノード間の関係を考慮することで、RGRLは従来のコントラスト的および非コントラスト的手法の制限を克服する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-08-21T12:33:16Z) - Interpretable performance analysis towards offline reinforcement
learning: A dataset perspective [6.526790418943535]
既存のオフラインRLアルゴリズムの2倍の分類法を提案する。
異なる種類のアルゴリズムのパフォーマンスと状態下でのアクションの分布との相関性を検討する。
我々はAtariドメイン上のベンチマークプラットフォームであるEasy Go(RLEG)を作成し、そのコストは0.3億ドル以上と見積もっている。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-05-12T07:17:06Z) - Disentangled Recurrent Wasserstein Autoencoder [17.769077848342334]
Recurrent Wasserstein Autoencoder (R-WAE)はシーケンシャルデータの生成モデリングのための新しいフレームワークである。
R-WAEは入力シーケンスの表現を静的および動的因子に切り離す。
私達のモデルは無条件のビデオ生成およびdisentanglementの点では同じ設定の他のベースラインを上回ります。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-01-19T07:43:25Z) - D4RL: Datasets for Deep Data-Driven Reinforcement Learning [119.49182500071288]
オフラインRLのリアルタイムアプリケーションに関連するデータセットのキープロパティによってガイドされるオフライン設定用に特別に設計されたベンチマークを紹介する。
部分的に訓練されたRLエージェントによって収集された単純なベンチマークタスクやデータを超えて、既存のアルゴリズムの重要かつ未承認な欠陥を明らかにする。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-04-15T17:18:19Z) - Revisiting Graph based Collaborative Filtering: A Linear Residual Graph
Convolutional Network Approach [55.44107800525776]
グラフ畳み込みネットワーク(GCN)は、最先端のグラフベースの表現学習モデルである。
本稿では、GCNベースの協調フィルタリング(CF)ベースのレコメンダシステム(RS)について再検討する。
単純なグラフ畳み込みネットワークの理論と整合して,非線形性を取り除くことで推奨性能が向上することを示す。
本稿では,ユーザ・イテム相互作用モデリングを用いたCF用に特別に設計された残差ネットワーク構造を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-01-28T04:41:25Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。