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J-GLOBAL ID：201802270050993088   整理番号：18A0195813

相乗作用最小化を介した脱からみ合い表現【Powered by NICT】

Disentangled representations via synergy minimization

著者 (4件)： Steeg Greg Ver (University of Southern California, Information Sciences Institute) ,  Brekelmans Rob (University of Southern California, Information Sciences Institute) ,  Harutyunyan Hrayr (Yerevan State University) ,  Galstyan Aram (University of Southern California, Information Sciences Institute)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： Allerton  ページ： 180-187  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 科学者はしばしば予測と理解を容易にするために複雑なシステムの簡易化された表現を求めた。表現を構成する因子は,筆者らのシステムについての正確な予測を可能にしているが,因子のサブセットが予測を行うための我々の能力を破壊する不明瞭にならば,表現は情報相乗作用を示すことが分かった。相乗作用は学習表現における望ましくない特徴であることを,明示的に相乗効果を最小化する基礎となる変動データの真の因子類のもつれを解くのを助けることができることを論じた。相乗効果を定量化する,いくつかのケースでは新しい閉形式表現を導出する異なる方法を調べ,し最小相乗する表現を生成する学習をどのように修正するかを示した。単語の画像から離れた文字を解くためのベンチマーク課題を導入した。低相乗(MinSyn)表現は,文字のもつれを解く正確に統計的独立性に依存する方法が適用できないことを示した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 科学者 ,  ベンチマーク ,  部分集合 ,  学習 ,  画像 ,  *相乗作用 ,  単語 ,  簡素化
準シソーラス用語： 閉形式 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (5件)： 電話・データ通信・交換一般  (ND11010T) ,  移動通信  (ND08030H) ,  通信網  (ND07030A) ,  パターン認識  (JE07000S) ,  その他の無線通信  (ND08050D)

タイトルに関連する用語 (3件)： 相乗作用 ,  最小化 ,  表現