論文の概要: A tutorial on multi-view autoencoders using the multi-view-AE library

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.07456v1
• Date: Tue, 12 Mar 2024 09:51:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-13 22:11:53.732331
• Title: A tutorial on multi-view autoencoders using the multi-view-AE library
• Title（参考訳）: マルチビューAEライブラリを用いたマルチビューオートエンコーダのチュートリアル
• Authors: Ana Lawry Aguila, Andre Altmann
• Abstract要約: マルチビューオートエンコーダのための統一的な数学的枠組みを提案する。 それぞれのモデルのモチベーションと理論的アドバンテージに関する洞察を提供する。 以前導入された textttmulti-view-AE ライブラリのドキュメントと機能を拡張する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: There has been a growing interest in recent years in modelling multiple modalities (or views) of data to for example, understand the relationship between modalities or to generate missing data. Multi-view autoencoders have gained significant traction for their adaptability and versatility in modelling multi-modal data, demonstrating an ability to tailor their approach to suit the characteristics of the data at hand. However, most multi-view autoencoders have inconsistent notation and are often implemented using different coding frameworks. To address this, we present a unified mathematical framework for multi-view autoencoders, consolidating their formulations. Moreover, we offer insights into the motivation and theoretical advantages of each model. To facilitate accessibility and practical use, we extend the documentation and functionality of the previously introduced \texttt{multi-view-AE} library. This library offers Python implementations of numerous multi-view autoencoder models, presented within a user-friendly framework. Through benchmarking experiments, we evaluate our implementations against previous ones, demonstrating comparable or superior performance. This work aims to establish a cohesive foundation for multi-modal modelling, serving as a valuable educational resource in the field.
• Abstract（参考訳）: 近年、データの複数のモダリティ(またはビュー)をモデル化したり、モダリティ間の関係を理解したり、欠落データを生成することへの関心が高まっている。 マルチビューオートエンコーダは、マルチモーダルデータのモデリングにおける適応性と汎用性において大きな牽引力を得ており、そのアプローチを手前のデータの特徴に合わせて調整する能力を示している。 しかし、ほとんどのマルチビューオートエンコーダは矛盾した表記法を持ち、しばしば異なるコーディングフレームワークを使って実装される。 これを解決するために,多視点オートエンコーダのための統一的な数学的枠組みを提案する。 さらに、各モデルのモチベーションと理論的優位性に関する洞察を提供する。 アクセシビリティと実用的な使用を容易にするため、以前に導入された \texttt{multi-view-AE} ライブラリのドキュメントと機能を拡張する。 このライブラリはpythonによる多数のマルチビューオートエンコーダモデルの実装を提供する。 ベンチマーク実験を通じて,従来のものと比較し,同等あるいは優れた性能を示す。 本研究は,マルチモーダルモデリングのための凝集基盤の確立を目標とし,この分野における貴重な教育資源としての役割を果たす。

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