論文の概要: Analyzing Multimodal Integration in the Variational Autoencoder from an Information-Theoretic Perspective

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.00522v1
• Date: Fri, 01 Nov 2024 11:43:17 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-05 14:46:09.532054
• Title: Analyzing Multimodal Integration in the Variational Autoencoder from an Information-Theoretic Perspective
• Title（参考訳）: 情報理論から見た変分オートエンコーダにおけるマルチモーダル統合の解析
• Authors: Carlotta Langer, Yasmin Kim Georgie, Ilja Porohovoj, Verena Vanessa Hafner, Nihat Ay,
• Abstract要約: 我々は、入力データの再構成において、異なるモダリティの統合がいかに重要であるかを分析する。 我々は、4つの異なるスケジュールでネットワークをトレーニングし、それらをマルチモーダル統合の能力について分析する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: Human perception is inherently multimodal. We integrate, for instance, visual, proprioceptive and tactile information into one experience. Hence, multimodal learning is of importance for building robotic systems that aim at robustly interacting with the real world. One potential model that has been proposed for multimodal integration is the multimodal variational autoencoder. A variational autoencoder (VAE) consists of two networks, an encoder that maps the data to a stochastic latent space and a decoder that reconstruct this data from an element of this latent space. The multimodal VAE integrates inputs from different modalities at two points in time in the latent space and can thereby be used as a controller for a robotic agent. Here we use this architecture and introduce information-theoretic measures in order to analyze how important the integration of the different modalities are for the reconstruction of the input data. Therefore we calculate two different types of measures, the first type is called single modality error and assesses how important the information from a single modality is for the reconstruction of this modality or all modalities. Secondly, the measures named loss of precision calculate the impact that missing information from only one modality has on the reconstruction of this modality or the whole vector. The VAE is trained via the evidence lower bound, which can be written as a sum of two different terms, namely the reconstruction and the latent loss. The impact of the latent loss can be weighted via an additional variable, which has been introduced to combat posterior collapse. Here we train networks with four different weighting schedules and analyze them with respect to their capabilities for multimodal integration.
• Abstract（参考訳）: 人間の知覚は本質的にマルチモーダルである。 例えば、視覚的、受容的、触覚的な情報をひとつの体験に統合します。 したがって、マルチモーダル学習は、現実世界との密接な対話を目的としたロボットシステムを構築する上で重要である。 マルチモーダル統合のために提案された潜在的なモデルの一つがマルチモーダル変分オートエンコーダである。 変分オートエンコーダ(VAE)は2つのネットワークで構成され、そのデータを確率的潜在空間にマッピングするエンコーダと、この潜在空間の要素からデータを再構成するデコーダである。 マルチモーダルVAEは、潜伏空間における2点の異なるモードからの入力を統合することにより、ロボットエージェントのコントローラとして使用できる。 ここでは、このアーキテクチャを用いて、入力データの再構成において、異なるモダリティの統合がいかに重要かを分析するために、情報理論測度を導入する。 そこで,2種類の測度を計算し,第1のタイプは単一モーダル誤差と呼ばれ,単一モーダルからの情報が,このモーダルや全モーダルの再構成にどの程度重要であるかを評価する。 第二に、精度の喪失と呼ばれる尺度は、1つのモダリティからの情報不足が、このモダリティやベクトル全体の再構築に与える影響を計算する。 VAEはエビデンス・ロー・バウンドを通じて訓練され、これは2つの異なる用語、すなわち再構築と遅延損失の合計として記述できる。 潜伏損失の影響は、後部崩壊と戦うために導入された追加変数によって重み付けすることができる。 ここでは、4つの異なる重み付けスケジュールを持つネットワークをトレーニングし、それらをマルチモーダル統合の能力について分析する。

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