論文の概要: How to train your VAE

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.13160v3
• Date: Fri, 21 Jun 2024 19:15:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-26 04:58:37.094506
• Title: How to train your VAE
• Title（参考訳）: VAEのトレーニング方法
• Authors: Mariano Rivera,
• Abstract要約: 変分オートエンコーダ(VAE)は、機械学習における生成モデリングと表現学習の基盤となっている。 本稿では,ELBO(エビデンス・ロウアー・バウンド)における重要な構成要素であるKLディバージェンス(Kulback-Leibler)の解釈について検討する。 提案手法は, ELBOを後続確率のガウス混合体で再定義し, 正規化項を導入し, テクスチャリアリズムを高めるためにPatchGAN識別器を用いる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Variational Autoencoders (VAEs) have become a cornerstone in generative modeling and representation learning within machine learning. This paper explores a nuanced aspect of VAEs, focusing on interpreting the Kullback-Leibler (KL) Divergence, a critical component within the Evidence Lower Bound (ELBO) that governs the trade-off between reconstruction accuracy and regularization. Meanwhile, the KL Divergence enforces alignment between latent variable distributions and a prior imposing a structure on the overall latent space but leaves individual variable distributions unconstrained. The proposed method redefines the ELBO with a mixture of Gaussians for the posterior probability, introduces a regularization term to prevent variance collapse, and employs a PatchGAN discriminator to enhance texture realism. Implementation details involve ResNetV2 architectures for both the Encoder and Decoder. The experiments demonstrate the ability to generate realistic faces, offering a promising solution for enhancing VAE-based generative models.
• Abstract（参考訳）: 変分オートエンコーダ(VAE)は、機械学習における生成モデリングと表現学習の基盤となっている。 本稿では,再編成精度と正規化のトレードオフを規定するエビデンス・ローワーバウンド(ELBO)の重要な構成要素であるKulback-Leibler (KL) Divergenceを解釈することに着目し,VAEのニュアンスな側面について考察する。 一方、KLディバージェンス(英語版)は、潜在変数分布と、全体の潜在空間に構造を課す前の配置を強制するが、個々の変数分布は拘束されない。 提案手法は, ELBOをガウスの混合体で再定義し, 分散崩壊を防止するための正規化項を導入し, テクスチャリアリズムを高めるためにPatchGAN識別器を用いる。 実装の詳細はEncoderとDecoderの両方のResNetV2アーキテクチャである。 実験は現実的な顔を生成する能力を示し、VAEベースの生成モデルを強化するための有望なソリューションを提供する。

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