Djupa generativa modeller har nyligen gett uppmuntrande resultat i att producera subjektivt realistiska prover av komplexa data. Mycket mindre uppmärksamhet har ägnats åt att göra dessa generativa modeller begripliga. I många scenarier, från vetenskapliga tillämpningar till finansiering, har de observerade variablerna en naturlig gruppering. Det är ofta av intresse att förstå system för interaktion mellan dessa grupper, och latenta faktormodeller är ett attraktivt tillvägagångssätt. De traditionella LFM-värdena begränsas dock genom att man antar en linjär korrelationsstruktur. Vi presenterar en output tolkningsbar VAE (oi-VAE) för grupperade data som modellerar komplexa, ickelinjära latent-to-observed relationer. Vi kombinerar en strukturerad VAE bestående av gruppspecifika generatorer med en gleshet-inducerande tidigare. Vi visar att oi-VAE ger meningsfulla begrepp om tolkningsbarhet i analysen av rörelsefångning och MEG-data. Vi visar vidare att i dessa situationer, legalisering inneboende oi-VAE kan faktiskt leda till förbättrad generalisering och inlärda generativa processer.
REF-föreslagna output-interpretable VAEs som kombinerar en strukturerad VAE bestående av gruppspecifika generatorer med en gleshet som inducerar tidigare.
Interpretable VAEs for nonlinear group factor analysis
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}