論文の概要: Bridging the inference gap in Mutimodal Variational Autoencoders

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.03952v1
• Date: Thu, 06 Feb 2025 10:43:55 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-07 14:34:01.591794
• Title: Bridging the inference gap in Mutimodal Variational Autoencoders
• Title（参考訳）: マルチモーダル変分オートエンコーダにおける推論ギャップのブリッジ化
• Authors: Agathe Senellart, Stéphanie Allassonnière,
• Abstract要約: マルチモーダル変分オートエンコーダは、観測されたモダリティから観測されていないモダリティを生成するための多目的でスケーラブルな方法を提供する。 エキスパートの混合集合を用いた最近のモデルは、複雑なデータセットにおける生成品質を制限する理論的に基礎的な制限に悩まされている。 本稿では,混合アグリゲーションを導入することなく,結合分布と条件分布の両方を学習できる新しい解釈可能なモデルを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.246098300155483
• License:
• Abstract: From medical diagnosis to autonomous vehicles, critical applications rely on the integration of multiple heterogeneous data modalities. Multimodal Variational Autoencoders offer versatile and scalable methods for generating unobserved modalities from observed ones. Recent models using mixturesof-experts aggregation suffer from theoretically grounded limitations that restrict their generation quality on complex datasets. In this article, we propose a novel interpretable model able to learn both joint and conditional distributions without introducing mixture aggregation. Our model follows a multistage training process: first modeling the joint distribution with variational inference and then modeling the conditional distributions with Normalizing Flows to better approximate true posteriors. Importantly, we also propose to extract and leverage the information shared between modalities to improve the conditional coherence of generated samples. Our method achieves state-of-the-art results on several benchmark datasets.
• Abstract（参考訳）: 医療診断から自動運転車への重要な応用は、複数の異種データモダリティの統合に依存している。 マルチモーダル変分オートエンコーダは、観測されたモダリティから観測されていないモダリティを生成するための多目的でスケーラブルな方法を提供する。 エキスパートの混合集合を用いた最近のモデルは、複雑なデータセットにおける生成品質を制限する理論的に基礎的な制限に悩まされている。 本稿では,混合アグリゲーションを導入することなく,結合分布と条件分布の両方を学習できる新しい解釈可能なモデルを提案する。 モデルでは,まず共分散を変分推論でモデル化し,次に正規化フローを用いて条件分布をモデル化し,真の後部を近似する。 重要なこととして、我々は、モダリティ間で共有される情報を抽出し、活用して、生成したサンプルの条件コヒーレンスを改善することを提案する。 提案手法は,複数のベンチマークデータセットの最先端結果を実現する。

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