論文の概要: SymmetryLens: Unsupervised Symmetry Learning via Locality and Density Preservation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.05232v2
- Date: Fri, 04 Jul 2025 15:19:05 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-07-08 15:46:34.119094
- Title: SymmetryLens: Unsupervised Symmetry Learning via Locality and Density Preservation
- Title（参考訳）: シンメトリレンズ:局所性と密度保存による教師なしシンメトリ学習
- Authors: Onur Efe, Arkadas Ozakin,
- Abstract要約: 我々は、生データから始まる新しい教師なし対称性学習法を開発し、基礎となるLie群を最小限に生成する。
この方法は、近似翻訳対称性のみを用いてデータセットから画素変換演算子を学習することができる。
この対称性と局所性との結合が,エントロピー推定のために開発された最適化手法と相まって,安定したシステムを実現することを実証する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We develop a new unsupervised symmetry learning method that starts with raw data and provides the minimal generator of an underlying Lie group of symmetries, together with a symmetry-equivariant representation of the data, which turns the hidden symmetry into an explicit one. The method is able to learn the pixel translation operator from a dataset with only an approximate translation symmetry and can learn quite different types of symmetries that are not apparent to the naked eye. The method is based on the formulation of an information-theoretic loss function that measures both the degree of symmetry of a dataset under a candidate symmetry generator and a proposed notion of locality of the samples, which is coupled to symmetry. We demonstrate that this coupling between symmetry and locality, together with an optimization technique developed for entropy estimation, results in a stable system that provides reproducible results.
- Abstract（参考訳）: 我々は、生データから始まる新しい教師なし対称性学習法を開発し、基礎となるLie群の最小生成器と、そのデータの対称性同変表現を提供し、隠蔽対称性を明示的な表現に変換する。
この方法は、近似翻訳対称性しか持たないデータセットから画素変換演算子を学習することができ、肉眼では見えない全く異なるタイプの対称性を学習することができる。
本手法は, 候補対称性生成器の下でのデータセットの対称性の度合いと, 対称性に結合したサンプルの局所性の概念の両方を測定する情報理論損失関数の定式化に基づく。
この対称性と局所性との結合が,エントロピー推定のために開発された最適化手法と相まって,再現性のある安定したシステムを実現することを実証する。
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