論文の概要: Deep Variational Multivariate Information Bottleneck -- A Framework for Variational Losses

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.03311v1
• Date: Thu, 5 Oct 2023 04:59:58 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2023-10-06 19:23:03.503183
• Title: Deep Variational Multivariate Information Bottleneck -- A Framework for Variational Losses
• Title（参考訳）: 変分多変量情報ボトルネック-変分損失のためのフレームワーク
• Authors: Eslam Abdelaleem and Ilya Nemenman and K. Michael Martini
• Abstract要約: 情報理論に根ざした統一原理を導入し,既存の変分法を改良・一般化する。 本研究では,データ構造に適合するアルゴリズム(beta-DVCCAとDVSIB)がより優れた潜伏空間を生成することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Variational dimensionality reduction methods are known for their high accuracy, generative abilities, and robustness. These methods have many theoretical justifications. Here we introduce a unifying principle rooted in information theory to rederive and generalize existing variational methods and design new ones. We base our framework on an interpretation of the multivariate information bottleneck, in which two Bayesian networks are traded off against one another. We interpret the first network as an encoder graph, which specifies what information to keep when compressing the data. We interpret the second network as a decoder graph, which specifies a generative model for the data. Using this framework, we rederive existing dimensionality reduction methods such as the deep variational information bottleneck (DVIB), beta variational auto-encoders (beta-VAE), and deep variational canonical correlation analysis (DVCCA). The framework naturally introduces a trade-off parameter between compression and reconstruction in the DVCCA family of algorithms, resulting in the new beta-DVCCA family. In addition, we derive a new variational dimensionality reduction method, deep variational symmetric informational bottleneck (DVSIB), which simultaneously compresses two variables to preserve information between their compressed representations. We implement all of these algorithms and evaluate their ability to produce shared low dimensional latent spaces on a modified noisy MNIST dataset. We show that algorithms that are better matched to the structure of the data (beta-DVCCA and DVSIB) produce better latent spaces as measured by classification accuracy and the dimensionality of the latent variables. We believe that this framework can be used to unify other multi-view representation learning algorithms. Additionally, it provides a straightforward framework for deriving problem-specific loss functions.
• Abstract（参考訳）: 変動次元減少法は高い精度、生成能力、頑健さで知られている。 これらの方法には多くの理論的正当性がある。 ここでは,情報理論に根ざした統一原理を導入し,既存の変分法を改良・一般化し,新しいものを設計する。 我々は,2つのベイズネットワークを相互に交換する多変量情報ボトルネックの解釈に基づく。 第1のネットワークをエンコーダグラフとして解釈し,データ圧縮時に保持すべき情報を指定する。 我々は,データ生成モデルを指定するデコーダグラフとして,第2のネットワークを解釈する。 この枠組みを用いて,dvib (deep variational information bottleneck) やvae (beta variational auto-encoders) ,dvcca (deep variational canonical correlation analysis) といった既存の次元低減法を再検討する。 このフレームワークは自然にDVCCAファミリーのアルゴリズムで圧縮と再構成のトレードオフパラメータを導入し、結果として新しいβ-DVCCAファミリーとなる。 さらに,2変数を同時に圧縮して圧縮した表現間の情報を保存する,新しい変動次元低減手法DVSIB(Deep variational symmetric informational bottleneck)を考案した。 これらのアルゴリズムを全て実装し、修正ノイズMNISTデータセット上で共有低次元潜在空間を生成する能力を評価する。 本研究では,データ構造によく適合するアルゴリズム(beta-DVCCAとDVSIB)が,分類精度と潜伏変数の次元性から,より優れた潜伏空間を生成することを示す。 このフレームワークは、他のマルチビュー表現学習アルゴリズムの統合に利用できると信じている。 さらに、問題固有の損失関数を導出するための簡単なフレームワークを提供する。

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