論文の概要: Operationalizing Quantized Disentanglement
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.20927v1
- Date: Tue, 25 Nov 2025 23:41:26 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-11-27 18:37:58.896928
- Title: Operationalizing Quantized Disentanglement
- Title（参考訳）: 量子化ディスタングルの運用
- Authors: Vitoria Barin-Pacela, Kartik Ahuja, Simon Lacoste-Julien, Pascal Vincent,
- Abstract要約: 我々は,軸方向の不連続性を促進することによって,教師なし不連続性の基準を策定する。
不連続性は、推定された因子密度の急激な変化として現れ、私たちが崖と呼ぶものを形成する。
提案手法であるCliffは,すべてのアンタングル化ベンチマークにおいて,ベースラインよりも優れていることを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.410344820790694
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Recent theoretical work established the unsupervised identifiability of quantized factors under any diffeomorphism. The theory assumes that quantization thresholds correspond to axis-aligned discontinuities in the probability density of the latent factors. By constraining a learned map to have a density with axis-aligned discontinuities, we can recover the quantization of the factors. However, translating this high-level principle into an effective practical criterion remains challenging, especially under nonlinear maps. Here, we develop a criterion for unsupervised disentanglement by encouraging axis-aligned discontinuities. Discontinuities manifest as sharp changes in the estimated density of factors and form what we call cliffs. Following the definition of independent discontinuities from the theory, we encourage the location of the cliffs along a factor to be independent of the values of the other factors. We show that our method, Cliff, outperforms the baselines on all disentanglement benchmarks, demonstrating its effectiveness in unsupervised disentanglement.
- Abstract（参考訳）: 最近の理論的研究は、任意の微分同型の下での量子化因子の教師なし同定可能性を確立した。
この理論は、量子化閾値が潜在因子の確率密度における軸方向の不連続性に対応すると仮定する。
学習した写像を軸方向の不連続性を持つ密度に拘束することにより、因子の量子化を回復することができる。
しかし、この高レベル原理を効果的な実践的基準に変換することは、特に非線形写像の下では困難である。
ここでは、軸方向の不連続を奨励することにより、教師なし不連続化の基準を策定する。
不連続性は、推定された因子密度の急激な変化として現れ、私たちが崖と呼ぶものを形成する。
理論から独立した不連続性の定義に従うと、他の因子の値から独立している要因に沿った崖の位置を推奨する。
提案手法であるCliffは,非教師付き非教師付き非教師付き非教師付き非教師付きアンハングメントにおいて,すべての非教師付きベンチマークのベースラインを上回り,その性能を実証する。
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