論文の概要: Predictive variational autoencoder for learning robust representations of time-series data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.06932v1
• Date: Tue, 12 Dec 2023 02:06:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-13 17:33:28.814663
• Title: Predictive variational autoencoder for learning robust representations of time-series data
• Title（参考訳）: 時系列データのロバスト表現学習のための予測変分オートエンコーダ
• Authors: Julia Huiming Wang (1), Dexter Tsin (2), Tatiana Engel (2) ((1) Cold Spring Harbor School of Biological Sciences, (2) Princeton Neuroscience Institute)
• Abstract要約: 本稿では,次点を予測するVAEアーキテクチャを提案する。 VAEの2つの制約は、時間とともにスムーズであることを示し、堅牢な潜伏表現を生成し、合成データセット上の潜伏因子を忠実に回収する。
• 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) have been used extensively to discover low-dimensional latent factors governing neural activity and animal behavior. However, without careful model selection, the uncovered latent factors may reflect noise in the data rather than true underlying features, rendering such representations unsuitable for scientific interpretation. Existing solutions to this problem involve introducing additional measured variables or data augmentations specific to a particular data type. We propose a VAE architecture that predicts the next point in time and show that it mitigates the learning of spurious features. In addition, we introduce a model selection metric based on smoothness over time in the latent space. We show that together these two constraints on VAEs to be smooth over time produce robust latent representations and faithfully recover latent factors on synthetic datasets.
• Abstract（参考訳）: 変異オートエンコーダ(VAE)は、神経活動と動物の行動を管理する低次元潜在因子を発見するために広く用いられている。 しかし、注意深いモデル選択がなければ、未発見の潜在因子は真の基礎となる特徴よりもデータのノイズを反映し、そのような表現は科学的解釈には適さない。 この問題に対する既存のソリューションには、特定のデータタイプに特有の追加の測定変数やデータ拡張が導入されている。 我々は,次の時点を予測するvaeアーキテクチャを提案し,スプリアス特徴の学習を緩和することを示す。 さらに,潜在空間における時間経過の滑らかさに基づくモデル選択指標を提案する。 これら2つのvaes上の制約を合わせて,時間とともに滑らかになるようにして,頑健な潜在表現を生成し,合成データセット上の潜在因子を忠実に回復することを示す。

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