論文の概要: RAQ-VAE: Rate-Adaptive Vector-Quantized Variational Autoencoder

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.14222v1
• Date: Thu, 23 May 2024 06:32:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-24 18:34:03.192079
• Title: RAQ-VAE: Rate-Adaptive Vector-Quantized Variational Autoencoder
• Title（参考訳）: RAQ-VAE:レート適応ベクトル量子変分オートエンコーダ
• Authors: Jiwan Seo, Joonhyuk Kang,
• Abstract要約: 本稿では,2つの新しいコードブック表現手法による課題に対処するRate-Adaptive VQ-VAE(RAQ-VAE)フレームワークを紹介する。 実験により、RAQ-VAEは複数のレートで効率的な再構成性能を示し、従来の固定レートVQ-VAEモデルよりも優れていることがわかった。 この研究により、VQ-VAEの適応性と性能が向上し、データ再構成、生成、コンピュータビジョンタスクに広く応用されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.7906296809297393
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Vector Quantized Variational AutoEncoder (VQ-VAE) is an established technique in machine learning for learning discrete representations across various modalities. However, its scalability and applicability are limited by the need to retrain the model to adjust the codebook for different data or model scales. We introduce the Rate-Adaptive VQ-VAE (RAQ-VAE) framework, which addresses this challenge with two novel codebook representation methods: a model-based approach using a clustering-based technique on an existing well-trained VQ-VAE model, and a data-driven approach utilizing a sequence-to-sequence (Seq2Seq) model for variable-rate codebook generation. Our experiments demonstrate that RAQ-VAE achieves effective reconstruction performance across multiple rates, often outperforming conventional fixed-rate VQ-VAE models. This work enhances the adaptability and performance of VQ-VAEs, with broad applications in data reconstruction, generation, and computer vision tasks.
• Abstract（参考訳）: Vector Quantized Variational AutoEncoder (VQ-VAE) は、様々なモードで離散表現を学習する機械学習において確立された技術である。 しかし、そのスケーラビリティと適用性は、異なるデータやモデルスケールのコードブックを調整するためにモデルを再トレーニングする必要性によって制限される。 本稿では、この課題に対処するRate-Adaptive VQ-VAE(RAQ-VAE)フレームワークを紹介し、既存のよく訓練されたVQ-VAEモデルにクラスタリングベースの手法を用いたモデルベースアプローチと、可変レートのコードブック生成にシーケンシャル・ツー・シーケンス(Seq2Seq)モデルを利用したデータ駆動アプローチを提案する。 実験により、RAQ-VAEは複数のレートで効率的な再構成性能を示し、従来の固定レートVQ-VAEモデルよりも優れていることがわかった。 この研究により、VQ-VAEの適応性と性能が向上し、データ再構成、生成、コンピュータビジョンタスクに広く応用されている。

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