論文の概要: Multi-View Oriented GPLVM: Expressiveness and Efficiency

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.08253v1
• Date: Wed, 12 Feb 2025 09:49:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-13 13:50:08.021210
• Title: Multi-View Oriented GPLVM: Expressiveness and Efficiency
• Title（参考訳）: マルチビュー指向のGPLVM:表現性と効率性
• Authors: Zi Yang, Ying Li, Zhidi Lin, Michael Minyi Zhang, Pablo M. Olmos,
• Abstract要約: スペクトル密度とカーネル関数の新たな双対性を導入する。 MV-GPLVMに対して、NG-SM(Next-Gen Spectral Mixture)と呼ばれる汎用的で表現力のあるカーネルを導出する。 提案手法は,有意な潜在表現を学習する際の最先端モデルよりも一貫して優れる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.459922325396155
• License:
• Abstract: The multi-view Gaussian process latent variable model (MV-GPLVM) aims to learn a unified representation from multi-view data but is hindered by challenges such as limited kernel expressiveness and low computational efficiency. To overcome these issues, we first introduce a new duality between the spectral density and the kernel function. By modeling the spectral density with a bivariate Gaussian mixture, we then derive a generic and expressive kernel termed Next-Gen Spectral Mixture (NG-SM) for MV-GPLVMs. To address the inherent computational inefficiency of the NG-SM kernel, we propose a random Fourier feature approximation. Combined with a tailored reparameterization trick, this approximation enables scalable variational inference for both the model and the unified latent representations. Numerical evaluations across a diverse range of multi-view datasets demonstrate that our proposed method consistently outperforms state-of-the-art models in learning meaningful latent representations.
• Abstract（参考訳）: マルチビューガウスプロセス潜在変数モデル(MV-GPLVM)は,マルチビューデータから統一表現を学習することを目的としている。 これらの問題を克服するために、まずスペクトル密度とカーネル関数の新たな双対性を導入する。 スペクトル密度を二変量ガウス混合でモデル化することにより、MV-GPLVMに対してNext-Gen Spectral Mixture (NG-SM)と呼ばれる汎用的で表現力のあるカーネルを導出する。 NG-SMカーネルの計算非効率性に対処するため,ランダムなフーリエ特徴近似を提案する。 この近似は、調整された再パラメータ化トリックと組み合わせて、モデルと統一された潜在表現の両方に対してスケーラブルな変動推論を可能にする。 多様な多視点データセットの数値評価により,提案手法は有意な潜在表現の学習において,常に最先端のモデルよりも優れていることを示す。

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