論文の概要: Resetting a fixed broken ELBO

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.06828v1
• Date: Mon, 11 Dec 2023 20:40:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-13 18:09:42.293837
• Title: Resetting a fixed broken ELBO
• Title（参考訳）: 壊れたエルボをリセットする
• Authors: Robert I. Cukier
• Abstract要約: 変分オートエンコーダ(VAEs)は、生成確率潜在変数モデルの1つのクラスである。 変分近似はエビデンスローバウンド(ELBO)を生成する
• 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 autoencoders (VAEs) are one class of generative probabilistic latent-variable models designed for inference based on known data. They balance reconstruction and regularizer terms. A variational approximation produces an evidence lower bound (ELBO). Multiplying the regularizer term by beta provides a beta-VAE/ELBO, improving disentanglement of the latent space. However, any beta value different than unity violates the laws of conditional probability. To provide a similarly-parameterized VAE, we develop a Renyi (versus Shannon) entropy VAE, and a variational approximation RELBO that introduces a similar parameter. The Renyi VAE has an additional Renyi regularizer-like term with a conditional distribution that is not learned. The term is evaluated essentially analytically using a Singular Value Decomposition method.
• Abstract（参考訳）: 変分オートエンコーダ(VAEs)は、既知のデータに基づく推論のために設計された生成確率潜在変数モデルの一種である。 彼らは再建と正規化の条件のバランスをとる。 変分近似はエビデンス下限(elbo)を生成する。 ベータで正規化子項を乗算すると、β-VAE/ELBOが提供され、潜在空間のゆがみが改善される。 しかし、ユニティとは異なるベータ値は条件付き確率の法則に違反する。 同様にパラメータ化されたVAEを提供するために、同様のパラメータを導入したRenyiエントロピーVAEと変分近似RELBOを開発した。 Renyi VAEは、学習されていない条件分布を持つRenyi regularizerのような追加の項を持つ。 この用語は特異値分解法を用いて本質的に解析的に評価される。

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