論文の概要: Learning multi-modal generative models with permutation-invariant encoders and tighter variational bounds

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.00380v2
• Date: Fri, 19 Apr 2024 03:24:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-22 20:26:30.384055
• Title: Learning multi-modal generative models with permutation-invariant encoders and tighter variational bounds
• Title（参考訳）: 置換不変エンコーダとより厳密な変動境界を持つ多モード生成モデルの学習
• Authors: Marcel Hirt, Domenico Campolo, Victoria Leong, Juan-Pablo Ortega,
• Abstract要約: マルチモーダルデータに対する深い潜伏変数モデルの開発は、機械学習研究において長年のテーマであった。 本研究では,データログの類似性を厳密に近似できる変動境界について考察する。 我々は、置換不変ニューラルネットワークに基づく様々なモードから符号化された特徴を組み合わせることで、PoEやMoEアプローチを一般化するより柔軟なアグリゲーションスキームを開発する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.549794481031468
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Devising deep latent variable models for multi-modal data has been a long-standing theme in machine learning research. Multi-modal Variational Autoencoders (VAEs) have been a popular generative model class that learns latent representations that jointly explain multiple modalities. Various objective functions for such models have been suggested, often motivated as lower bounds on the multi-modal data log-likelihood or from information-theoretic considerations. To encode latent variables from different modality subsets, Product-of-Experts (PoE) or Mixture-of-Experts (MoE) aggregation schemes have been routinely used and shown to yield different trade-offs, for instance, regarding their generative quality or consistency across multiple modalities. In this work, we consider a variational bound that can tightly approximate the data log-likelihood. We develop more flexible aggregation schemes that generalize PoE or MoE approaches by combining encoded features from different modalities based on permutation-invariant neural networks. Our numerical experiments illustrate trade-offs for multi-modal variational bounds and various aggregation schemes. We show that tighter variational bounds and more flexible aggregation models can become beneficial when one wants to approximate the true joint distribution over observed modalities and latent variables in identifiable models.
• Abstract（参考訳）: マルチモーダルデータに対する深い潜伏変数モデルの開発は、機械学習研究において長年のテーマであった。 マルチモーダル変分オートエンコーダ(VAE)は、複数のモーダルを共同で説明する潜在表現を学習する一般的な生成モデルクラスである。 このようなモデルに対する様々な目的関数が提案され、しばしばマルチモーダルデータ対数や情報理論的な考察から下界として動機付けられる。 異なるモダリティ部分集合から潜在変数を符号化するために、Product-of-Experts(PoE)またはMixture-of-Experts(MoE)アグリゲーションスキームが日常的に使われ、例えば、複数のモダリティにわたる生成品質や一貫性に関して、異なるトレードオフをもたらすことが示されている。 本研究では,データログの類似性を厳密に近似できる変動境界について考察する。 我々は、置換不変ニューラルネットワークに基づく様々なモードから符号化された特徴を組み合わせることで、PoEやMoEアプローチを一般化するより柔軟なアグリゲーションスキームを開発する。 数値解析実験では,多モード変動境界と様々なアグリゲーションスキームのトレードオフについて述べる。 同定可能なモデルにおいて、観測されたモジュラリティや潜伏変数よりも真の関節分布を近似したい場合、より厳密な変動境界とより柔軟な凝集モデルが有益であることが示される。

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