論文の概要: Deep Incomplete Multi-view Learning via Cyclic Permutation of VAEs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.11037v1
• Date: Sun, 16 Feb 2025 08:36:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-18 14:16:44.285717
• Title: Deep Incomplete Multi-view Learning via Cyclic Permutation of VAEs
• Title（参考訳）: VAEの周期的置換による深層不完全多視点学習
• Authors: Xin Gao, Jian Pu,
• Abstract要約: 不完全データにおけるビュー間の不変関係を抽出する多視点自動エンコーダ(MVP)を提案する。 MVPは、変分自動エンコーダの潜在空間におけるビュー間の対応を確立し、行方不明のビューの推測を可能にする。 提案手法の有効性を,欠落率の異なる7つの多様なデータセットに対して示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.28020972971443
• License:
• Abstract: Multi-View Representation Learning (MVRL) aims to derive a unified representation from multi-view data by leveraging shared and complementary information across views. However, when views are irregularly missing, the incomplete data can lead to representations that lack sufficiency and consistency. To address this, we propose Multi-View Permutation of Variational Auto-Encoders (MVP), which excavates invariant relationships between views in incomplete data. MVP establishes inter-view correspondences in the latent space of Variational Auto-Encoders, enabling the inference of missing views and the aggregation of more sufficient information. To derive a valid Evidence Lower Bound (ELBO) for learning, we apply permutations to randomly reorder variables for cross-view generation and then partition them by views to maintain invariant meanings under permutations. Additionally, we enhance consistency by introducing an informational prior with cyclic permutations of posteriors, which turns the regularization term into a similarity measure across distributions. We demonstrate the effectiveness of our approach on seven diverse datasets with varying missing ratios, achieving superior performance in multi-view clustering and generation tasks.
• Abstract（参考訳）: MVRL(Multi-View Representation Learning)は、ビュー間の共有情報と補完情報を活用することで、マルチビューデータから統一表現を導出することを目的としている。 しかし、ビューが不規則に欠落している場合、不完全なデータは、十分性や一貫性に欠ける表現につながる可能性がある。 そこで本研究では,不完全データにおけるビュー間の不変な関係を抽出する多視点自動エンコーダ(MVP)を提案する。 MVPは、変分自動エンコーダの潜在空間におけるビュー間の対応を確立し、欠落したビューの推測と、より十分な情報の集約を可能にする。 学習に有効なエビデンス・ロウアー・バウンド(ELBO)を導出するために,変数をランダムに並べ替えてビューを生成する。 さらに,正規化項を分布間の類似度尺度に変換するために,後続の周期的な置換を伴う情報前処理を導入することで,一貫性を向上させる。 マルチビュークラスタリングおよび生成タスクにおいて,提案手法の有効性を示す。

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