論文の概要: Operational Latent Spaces

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.02699v1
• Date: Tue, 4 Jun 2024 18:25:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-06 23:08:11.249869
• Title: Operational Latent Spaces
• Title（参考訳）: 運転遅延空間
• Authors: Scott H. Hawley, Austin R. Tackett,
• Abstract要約: 意味論的操作を支援する自己教師付き学習による潜在空間の構築について検討する。 いくつかの操作的潜伏空間は、自己監督的な学習目標に向けた進歩において「意図せず」生じた。 本稿では、自己教師付き学習による操作潜在空間の意図的な創出に焦点を当て、新しい「FiLMR」層による回転演算子の導入を含む。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We investigate the construction of latent spaces through self-supervised learning to support semantically meaningful operations. Analogous to operational amplifiers, these "operational latent spaces" (OpLaS) not only demonstrate semantic structure such as clustering but also support common transformational operations with inherent semantic meaning. Some operational latent spaces are found to have arisen "unintentionally" in the progress toward some (other) self-supervised learning objective, in which unintended but still useful properties are discovered among the relationships of points in the space. Other spaces may be constructed "intentionally" by developers stipulating certain kinds of clustering or transformations intended to produce the desired structure. We focus on the intentional creation of operational latent spaces via self-supervised learning, including the introduction of rotation operators via a novel "FiLMR" layer, which can be used to enable ring-like symmetries found in some musical constructions.
• Abstract（参考訳）: 意味論的操作を支援する自己教師付き学習による潜在空間の構築について検討する。 オペレーショナルアンプと類似して、これらの「オペレーショナル潜在空間」(OpLaS)はクラスタリングのようなセマンティック構造を示すだけでなく、固有の意味を持つ共通の変換操作をサポートする。 いくつかの操作潜在空間は、意図しないがまだ有用な性質が空間内の点の関係の中で発見される、ある(他の)自己教師付き学習目標に向けた進行において「意図しない」ことが判明した。 他の空間は、開発者が所望の構造を生成するために特定の種類のクラスタリングや変換を規定することで「意図的に」構築することができる。 本研究では,自己教師付き学習による操作潜在空間の意図的な創出に焦点をあて,新たな「FiLMR」層による回転演算子の導入など,いくつかの音楽的構成で見られるリングライクな対称性の実現に利用することができる。

関連論文リスト

• Continuum Attention for Neural Operators [6.425471760071227]
  関数空間設定における変換器について検討する。 実際に実施される注意機構はモンテカルロあるいはこの作用素の有限差分近似であることを示す。 そのため、コンピュータビジョンからパッチ戦略の関数空間の一般化を導入し、関連するニューラル演算子のクラスを導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-10T17:25:46Z)
• Transport of Algebraic Structure to Latent Embeddings [8.693845596949892]
  機械学習はしばしば、より大きく抽象的な数学的空間にある入力の潜在的な埋め込みを生成することを目的としている。 アソシエーションを尊重しながら、その潜在埋め込みだけを使って2つの集合を「統一」する方法をどうやって学べるか。 本稿では、入力空間上の法則と確実に一致した潜在空間演算をパラメータ化するための一般的な手順を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-27T02:24:57Z)
• Discovering Class-Specific GAN Controls for Semantic Image Synthesis [73.91655061467988]
  本稿では,事前訓練されたSISモデルの潜在空間において,空間的に不整合なクラス固有方向を求める新しい手法を提案する。 提案手法によって検出される潜在方向は,セマンティッククラスの局所的な外観を効果的に制御できることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-02T21:39:26Z)
• Inferring Versatile Behavior from Demonstrations by Matching Geometric Descriptors [72.62423312645953]
  人間は直感的にタスクを多目的に解決し、軌道に基づく計画や個々のステップの行動を変化させる。 現在のImitation Learningアルゴリズムは、通常、単調な専門家によるデモンストレーションのみを考慮し、状態アクションベースの設定で行動する。 代わりに、移動プリミティブの混合と分布マッチングの目的を組み合わせることで、専門家の行動と汎用性にマッチする多目的行動を学ぶ。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-17T16:42:59Z)
• SCIM: Simultaneous Clustering, Inference, and Mapping for Open-World Semantic Scene Understanding [34.19666841489646]
  本研究では,ロボットが未知の環境を探索する際に,新しいセマンティッククラスを自律的に発見し,既知のクラスの精度を向上させる方法を示す。 セグメンテーションモデルを更新するための自己教師付き学習信号を生成するために,マッピングとクラスタリングのための一般的なフレームワークを開発する。 特に、デプロイ中にクラスタリングパラメータをどのように最適化するかを示し、複数の観測モダリティの融合が、以前の作業と比べて新しいオブジェクト発見を改善することを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-21T18:41:51Z)
• Structure-Aware Feature Generation for Zero-Shot Learning [108.76968151682621]
  潜在空間と生成ネットワークの両方を学習する際の位相構造を考慮し,SA-GANと呼ばれる新しい構造認識特徴生成手法を提案する。 本手法は,未確認クラスの一般化能力を大幅に向上させ,分類性能を向上させる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-16T11:52:08Z)
• Unsupervised Discriminative Embedding for Sub-Action Learning in Complex Activities [54.615003524001686]
  本稿では,複雑な活動における教師なしサブアクション学習の新たなアプローチを提案する。 提案手法は,視覚表現と時間表現の両方を,サブアクションを識別的に学習する潜在空間にマッピングする。 視覚-時空間埋め込みと判別的潜在概念の組み合わせにより,教師なし設定でロバストな動作表現を学習できることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-30T20:07:27Z)
• Closed-Form Factorization of Latent Semantics in GANs [65.42778970898534]
  画像合成のために訓練されたGAN(Generative Adversarial Networks)の潜在空間に、解釈可能な次元の豊富なセットが出現することが示されている。 本研究では,GANが学習した内部表現について検討し,その基礎となる変動要因を教師なしで明らかにする。 本稿では,事前学習した重みを直接分解することで,潜在意味発見のためのクローズドフォーム因数分解アルゴリズムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-13T18:05:36Z)
• A Novel Perspective to Zero-shot Learning: Towards an Alignment of Manifold Structures via Semantic Feature Expansion [17.48923061278128]
  ゼロショット学習の一般的な実践は、視覚的特徴空間と意味的特徴空間の間の投影をラベル付きクラス例で訓練することである。 このようなパラダイムの下では、既存のほとんどのメソッドは容易にドメインシフトの問題に悩まされ、ゼロショット認識の性能が低下する。 本稿では, 意味的特徴拡張による多様体構造のアライメントを考慮した AMS-SFE という新しいモデルを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-04-30T14:08:10Z)
• Trajectory annotation using sequences of spatial perception [0.0]
  近い将来、より多くのマシンが人間の空間の近くでタスクを実行するようになる。 この作業は、この課題に対処するための基盤を構築します。 本稿では,ニューラルオートエンコーディングに基づく教師なし学習手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-04-11T12:22:27Z)
• Weakly-Supervised Reinforcement Learning for Controllable Behavior [126.04932929741538]
  強化学習(Reinforcement Learning、RL)は、タスクを解決するために行動を取るための学習のための強力なフレームワークである。 多くの設定において、エージェントは、現在解決するよう求められている単一のタスクに対して、不可能なほど大きなタスク空間を放棄しなければならない。 我々は,この意味論的意味のあるタスクのサブスペースを,非意味的な「チャフ」タスクの巨大な空間から自動的に切り離すために,弱い監督を利用するフレームワークを導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-04-06T17:50:28Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。