論文の概要: A Generative Model of Symmetry Transformations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.01946v1
• Date: Mon, 4 Mar 2024 11:32:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-06 19:10:44.213468
• Title: A Generative Model of Symmetry Transformations
• Title（参考訳）: 対称性変換の生成モデル
• Authors: James Urquhart Allingham, Bruno Kacper Mlodozeniec, Shreyas Padhy, Javier Antor\'an, David Krueger, Richard E. Turner, Eric Nalisnick and Jos\'e Miguel Hern\'andez-Lobato
• Abstract要約: 我々は,データ中の対称性を捉えることを目的とした生成モデルを構築し,解釈可能な方法でどの対称性が存在するかを学習するモデルを構築した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.988372904406987
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Correctly capturing the symmetry transformations of data can lead to efficient models with strong generalization capabilities, though methods incorporating symmetries often require prior knowledge. While recent advancements have been made in learning those symmetries directly from the dataset, most of this work has focused on the discriminative setting. In this paper, we construct a generative model that explicitly aims to capture symmetries in the data, resulting in a model that learns which symmetries are present in an interpretable way. We provide a simple algorithm for efficiently learning our generative model and demonstrate its ability to capture symmetries under affine and color transformations. Combining our symmetry model with existing generative models results in higher marginal test-log-likelihoods and robustness to data sparsification.
• Abstract（参考訳）: データの対称性変換を正しく捉えることは、強力な一般化能力を持つ効率的なモデルに繋がるが、対称性を組み込んだメソッドは、しばしば事前の知識を必要とする。 最近の進歩はデータセットから直接これらの対称性を学ぶことにあるが、この研究の大部分は差別的な設定に焦点を当てている。 本稿では,データ中の対称性を明示的に捉えることを目的とした生成モデルを構築し,解釈可能な方法でどの対称性が存在するかを学習する。 生成モデルを効率的に学習する簡単なアルゴリズムを提供し,アフィンおよび色変換下での対称性の把握能力を示す。 我々の対称性モデルと既存の生成モデルの組み合わせは、より限界的なテストログライクさとデータのスパース化に対する堅牢性をもたらす。

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