論文の概要: What is the relation between Slow Feature Analysis and the Successor Representation?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.16991v2
• Date: Wed, 12 Mar 2025 10:41:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-13 21:17:52.388221
• Title: What is the relation between Slow Feature Analysis and the Successor Representation?
• Title（参考訳）: スロー特徴分析と継承表現の関係について
• Authors: Eddie Seabrook, Laurenz Wiskott,
• Abstract要約: Slow Feature Analysis (SFA) は時系列データから表現を抽出する教師なしの手法である。 後継表現(SR)は、遷移統計に基づくマルコフ決定過程(MDP)における状態を表現する方法である。 この研究は、これらの2つの軸に沿った関係を研究する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Slow feature analysis (SFA) is an unsupervised method for extracting representations from time series data. The successor representation (SR) is a method for representing states in a Markov decision process (MDP) based on transition statistics. While SFA and SR stem from distinct areas of machine learning, they share important properties, both in terms of their mathematics and the types of information they are sensitive to. This work studies their connection along these two axes. In particular, both SFA and SR are explored analytically, and in the setting of a one-hot encoded MDP, a formal equivalence is demonstrated in terms of the grid-like representations that occur as solutions/eigenvectors. Moreover, it is shown that the columns of the matrices involved in SFA contain place-like representations, which are formally distinct from place-cell models that have already been defined using SFA.
• Abstract（参考訳）: Slow Feature Analysis (SFA) は時系列データから表現を抽出する教師なしの手法である。 後継表現(SR)は、遷移統計に基づくマルコフ決定過程(MDP)における状態を表現する方法である。 SFA と SR は機械学習の異なる分野に由来するが、それらは数学の両面において重要な特性を共有している。 この研究は、これらの2つの軸に沿った関係を研究する。 特に、SFA と SR は解析的に検討され、ワンホット符号化 MDP の設定では、解/固有ベクトルとして生じる格子状表現の項で形式的同値性が示される。 さらに、SFA に関係する行列の列は、SFA を用いて既に定義されている配置セルモデルと正式に異なる場所様表現を含むことが示されている。

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