論文の概要: Inference via Interpolation: Contrastive Representations Provably Enable Planning and Inference

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.04082v1
• Date: Wed, 6 Mar 2024 22:27:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-08 15:41:24.153330
• Title: Inference via Interpolation: Contrastive Representations Provably Enable Planning and Inference
• Title（参考訳）: 補間による推論: 対照的な表現は計画と推論を可能にする
• Authors: Benjamin Eysenbach, Vivek Myers, Ruslan Salakhutdinov, Sergey Levine
• Abstract要約: 時系列データを考えると、“今後どうなるか?”や“どうやって来たのか?”といった質問に答えるにはどうすればよいでしょう? これらの質問は、学習された表現の観点から、いかにコンパクトで閉じた形状の解が得られるかを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 120.68763232075314
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Given time series data, how can we answer questions like "what will happen in the future?" and "how did we get here?" These sorts of probabilistic inference questions are challenging when observations are high-dimensional. In this paper, we show how these questions can have compact, closed form solutions in terms of learned representations. The key idea is to apply a variant of contrastive learning to time series data. Prior work already shows that the representations learned by contrastive learning encode a probability ratio. By extending prior work to show that the marginal distribution over representations is Gaussian, we can then prove that joint distribution of representations is also Gaussian. Taken together, these results show that representations learned via temporal contrastive learning follow a Gauss-Markov chain, a graphical model where inference (e.g., prediction, planning) over representations corresponds to inverting a low-dimensional matrix. In one special case, inferring intermediate representations will be equivalent to interpolating between the learned representations. We validate our theory using numerical simulations on tasks up to 46-dimensions.
• Abstract（参考訳）: 時系列データを考えると、“今後どうなるか?”や“どうやって来たのか?”といった質問に答えるにはどうすればよいでしょう? このような確率的推論問題は、観測が高次元である場合には難しい。 本稿では,これらの質問が,学習表現の観点で,コンパクトでクローズドな形式解を持つ方法を示す。 重要なのは、時系列データにコントラスト学習の変種を適用することだ。 先行研究は、比較学習によって学習された表現が確率比を符号化していることを示している。 表現上の限界分布がガウス的であることを示すために先行研究を拡張することにより、表現の合同分布もまたガウス的であることを証明できる。 これらの結果から,時間的コントラスト学習によって得られた表現はガウス・マルコフ連鎖 (gauss-markov chain) に従い,表現上の推論(予測,計画)は低次元行列の反転に対応する。 ある特別な場合、中間表現を推論することは、学習した表現間の補間と等価である。 この理論を46次元までのタスクの数値シミュレーションを用いて検証する。

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