論文の概要: Unpicking Data at the Seams: VAEs, Disentanglement and Independent Components

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.22559v3
• Date: Thu, 28 Nov 2024 16:14:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-02 15:17:57.882175
• Title: Unpicking Data at the Seams: VAEs, Disentanglement and Independent Components
• Title（参考訳）: シームのデータ公開 - VAE、ディスタングル、インディペンデントコンポーネント
• Authors: Carl Allen,
• Abstract要約: データのゆがみ(disentanglement)、あるいは統計的に独立な要因を特定することは、機械学習と統計学の多くの分野に関心がある。 分散は、変分オートエンコーダ(VAE)、生成逆数ネットワーク(Generative Adversarial Networks)、拡散モデルなど、いくつかの生成パラダイムで観察される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.05828899601167
• License:
• Abstract: Disentanglement, or identifying salient statistically independent factors of the data, is of interest in many areas of machine learning and statistics, such as synthetic data generation with controlled properties, robust classification of features, parsimonious encoding, and improving our understanding of the generative process underlying the data. Disentanglement is observed in several generative paradigms, including Variational Autoencoders (VAEs), Generative Adversarial Networks and diffusion models. Particular progress has recently been made in understanding disentanglement in VAEs, where the choice of diagonal posterior covariance matrices is proposed to promote mutual orthogonality between columns of the decoder's Jacobian. We continue this thread to show how such linear independence translates to statistical independence, completing the chain in understanding how the VAE's objective identifies independent components of, or disentangles, the data.
• Abstract（参考訳）: 例えば、制御された特性を持つ合成データ生成、特徴の堅牢な分類、擬似エンコーディング、データの基礎となる生成過程の理解の改善などである。 分散は、変分オートエンコーダ(VAE)、生成逆数ネットワーク(Generative Adversarial Networks)、拡散モデルなど、いくつかの生成パラダイムで観察される。 直交共分散行列の選択はデコーダのヤコビアン列間の相互直交性を促進するために提案されている。 我々は、このスレッドを継続して、この線形独立が統計的独立にどのように変換されるかを示し、VAEの目的がデータの独立したコンポーネント、または非絡み合いのコンポーネントをどのように特定するかを理解するために連鎖を完了させる。

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