Vi vill lära oss en representation av de data som bryter ner en observation i variationsfaktorer som vi självständigt kan kontrollera. Vi vill särskilt använda minimal övervakning för att lära oss en latent representation som återspeglar semantiken bakom en specifik gruppering av data, där proverna inom en grupp har en gemensam variationsfaktor. Tänk till exempel på en samling ansiktsbilder grupperade efter identitet. Vi vill förankra grupperingens semantik i en relevant och lösryckt representation som vi lätt kan utnyttja. Befintliga djupt probabilistiska modeller förutsätter dock ofta att observationerna är oberoende och identiskt fördelade. Vi presenterar den multi-level Variational Autoencoder (ML-VAE), en ny djup probabilistisk modell för att lära sig en löslig representation av en uppsättning grupperade observationer. ML-VAE separerar den latenta representationen i semantiskt meningsfulla delar genom att arbeta både på gruppnivå och observationsnivå, samtidigt som man bibehåller en effektiv testtidsslutsats. Kvantitativa och kvalitativa utvärderingar visar att ML-VAE-modellen (i) lär sig en semantiskt meningsfull uppdelning av grupperade data, (ii) möjliggör manipulering av latent representation och (iii) generaliserar för osynliga grupper.
I REF föreslås den ML-VAE som kan lära sig olika representationer från en uppsättning grupperade observationer.
Multi-Level Variational Autoencoder: Learning Disentangled Representations from Grouped Observations
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}