Fugu-MT 論文翻訳(概要): Understanding Self-Supervised Learning of Speech Representation via Invariance and Redundancy Reduction

論文の概要: Understanding Self-Supervised Learning of Speech Representation via Invariance and Redundancy Reduction

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.03619v2
Date: Wed, 24 Jan 2024 13:37:11 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-01-25 17:29:54.265322
Title: Understanding Self-Supervised Learning of Speech Representation via Invariance and Redundancy Reduction
Title（参考訳）: 分散と冗長化による音声表現の自己教師付き学習理解
Authors: Yusuf Brima, Ulf Krumnack, Simone Pika and Gunther Heidemann
Abstract要約: 自己教師付き学習(SSL)は、ラベルのないデータから柔軟な音声表現を学習するための有望なパラダイムとして登場した。本研究は,人間の知覚における冗長性低下の理論に触発されたSSL技術であるBarlow Twins(BT)を実証分析した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.45060992929802207
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Self-supervised learning (SSL) has emerged as a promising paradigm for learning flexible speech representations from unlabeled data. By designing pretext tasks that exploit statistical regularities, SSL models can capture useful representations that are transferable to downstream tasks. This study provides an empirical analysis of Barlow Twins (BT), an SSL technique inspired by theories of redundancy reduction in human perception. On downstream tasks, BT representations accelerated learning and transferred across domains. However, limitations exist in disentangling key explanatory factors, with redundancy reduction and invariance alone insufficient for factorization of learned latents into modular, compact, and informative codes. Our ablations study isolated gains from invariance constraints, but the gains were context-dependent. Overall, this work substantiates the potential of Barlow Twins for sample-efficient speech encoding. However, challenges remain in achieving fully hierarchical representations. The analysis methodology and insights pave a path for extensions incorporating further inductive priors and perceptual principles to further enhance the BT self-supervision framework.
Abstract（参考訳）: 自己教師付き学習(SSL)は、ラベルのないデータから柔軟な音声表現を学ぶための有望なパラダイムとして登場した。統計正則性を利用するプリテキストタスクを設計することで、SSLモデルは下流タスクに転送可能な有用な表現をキャプチャできる。本研究は,人間の知覚における冗長性低下の理論に触発されたSSL技術であるBarlow Twins(BT)を実証分析した。下流タスクでは、BT表現が学習を加速し、ドメイン間で転送される。しかし、冗長性の低減と不変性だけで、学習した潜伏者をモジュラー、コンパクト、情報的コードに分解するには限界がある。本稿では,非分散制約から利得を分離するが,利得は文脈依存的であった。全体として、この研究はサンプル効率のよい音声符号化のためのBarlow Twinsの可能性を裏付けるものである。しかし、完全な階層表現を達成する上での課題は残る。分析方法論と洞察は、BT自己監督フレームワークをさらに強化するために、さらに誘導的な事前と知覚的原則を取り入れた拡張の道を開く。

関連論文リスト

Provably Transformers Harness Multi-Concept Word Semantics for Efficient In-Context Learning [53.685764040547625]
トランスフォーマーベースの大規模言語モデル(LLM)は、卓越した創造力と出現能力を示している。この研究は、トランスフォーマーが単語のマルチコンセプトセマンティクスをどのように活用し、強力なICLと優れたアウト・オブ・ディストリビューションICL能力を実現するかを示すための数学的解析を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-11-04T15:54:32Z)
Latent Causal Probing: A Formal Perspective on Probing with Causal Models of Data [3.376269351435396]
構造因果モデル(SCM)を用いた探索の形式的視点を開発する。我々は,合成グリッドワールドナビゲーションタスクの文脈において,最近のLMの研究を拡張した。我々の手法は、LMがテキストの根底にある潜在概念を誘発する能力を示す、堅牢な実証的な証拠を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-07-18T17:59:27Z)
The Common Stability Mechanism behind most Self-Supervised Learning Approaches [64.40701218561921]
自己指導型学習手法の安定性のメカニズムを説明するための枠組みを提供する。我々は,BYOL,SWAV,SimSiam,Barlow Twins,DINOなどの非コントラスト技術であるSimCLRの動作メカニズムについて議論する。私たちは異なる仮説を定式化し、Imagenet100データセットを使ってそれらをテストします。
論文参考訳（メタデータ） (2024-02-22T20:36:24Z)
Sparsity-Guided Holistic Explanation for LLMs with Interpretable Inference-Time Intervention [53.896974148579346]
大規模言語モデル(LLM)は、様々な自然言語処理領域において前例のないブレークスルーを達成した。 LLMの謎的なブラックボックスの性質は、透過的で説明可能なアプリケーションを妨げる、解釈可能性にとって重要な課題である。本稿では,LLMの全体的解釈を提供することを目的として,スポーシティ誘導技術に係わる新しい方法論を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-12-22T19:55:58Z)
Disentangled Representation Learning with Transmitted Information Bottleneck [57.22757813140418]
textbfDisTIB (textbfTransmitted textbfInformation textbfBottleneck for textbfDisd representation learning) は情報圧縮と保存のバランスを保った新しい目的である。
論文参考訳（メタデータ） (2023-11-03T03:18:40Z)
Augment to Interpret: Unsupervised and Inherently Interpretable Graph Embeddings [0.0]
本稿では,グラフ表現学習について検討し,意味論を保存したデータ拡張を学習し,解釈を生成できることを示す。私たちがINGENIOUSと名付けた我々のフレームワークは、本質的に解釈可能な埋め込みを生成し、コストのかかるポストホック分析の必要性を排除します。
論文参考訳（メタデータ） (2023-09-28T16:21:40Z)
ArCL: Enhancing Contrastive Learning with Augmentation-Robust Representations [30.745749133759304]
我々は,自己教師付きコントラスト学習の伝達可能性を分析する理論的枠組みを開発する。対照的な学習は、その伝達可能性を制限するような、ドメイン不変の機能を学ぶのに失敗することを示す。これらの理論的知見に基づき、Augmentation-robust Contrastive Learning (ArCL) と呼ばれる新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-03-02T09:26:20Z)
Contrastive Distillation Is a Sample-Efficient Self-Supervised Loss Policy for Transfer Learning [20.76863234714442]
本研究では,高い相互情報を持つ潜伏変数を示すコントラスト蒸留と呼ばれる自己監督的損失ポリシーを提案する。本稿では,この手法が伝達学習の一般的な手法より優れていることを示すとともに,オンライン転送の計算処理をトレードオフする有用な設計軸を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2022-12-21T20:43:46Z)
RELAX: Representation Learning Explainability [10.831313203043514]
本稿では、帰属に基づく表現の説明のための最初のアプローチであるRELAXを提案する。 ReLAXは、入力とマスクアウトされた自身のバージョンの間の表現空間における類似性を測定することで表現を説明する。我々はRELAXの理論的解釈を提供し、教師なし学習を用いて訓練された特徴抽出器を新規に解析する。
論文参考訳（メタデータ） (2021-12-19T14:51:31Z)
A Free Lunch from the Noise: Provable and Practical Exploration for Representation Learning [55.048010996144036]
ある雑音仮定の下では、対応するマルコフ遷移作用素の線型スペクトル特性を自由な閉形式で得られることを示す。本稿では,スペクトルダイナミクス埋め込み(SPEDE)を提案する。これはトレードオフを破り,雑音の構造を利用して表現学習のための楽観的な探索を完遂する。
論文参考訳（メタデータ） (2021-11-22T19:24:57Z)
Interpretable Time-series Representation Learning With Multi-Level Disentanglement [56.38489708031278]
Disentangle Time Series (DTS)は、シーケンシャルデータのための新しいDisentanglement Enhanceingフレームワークである。 DTSは時系列の解釈可能な表現として階層的意味概念を生成する。 DTSは、セマンティック概念の解釈性が高く、下流アプリケーションで優れたパフォーマンスを実現します。
論文参考訳（メタデータ） (2021-05-17T22:02:24Z)

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。