کد مقاله کد نشریه سال انتشار مقاله انگلیسی نسخه تمام متن
11030069 1646392 2019 38 صفحه PDF دانلود رایگان
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Symmetry-adapted representation learning
ترجمه فارسی عنوان
یادگیری نمایشی سازگاری متقارن
کلمات کلیدی
یادگیری نمایندگی، نمایندگی های انعطاف پذیر، نمایندگی های غیر قابل پیش بینی، یادگیری فرهنگ لغت شبکه های عصبی انعقادی، منظم سازی، انتقال داده ها،
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه مهندسی کامپیوتر چشم انداز کامپیوتر و تشخیص الگو
چکیده انگلیسی
In this paper, we propose the use of data symmetries, in the sense of equivalences under signal transformations, as priors for learning symmetry-adapted data representations, i.e., representations that are equivariant to these transformations. We rely on a group-theoretic definition of equivariance and provide conditions for enforcing a learned representation, for example the weights in a neural network layer or the atoms in a dictionary, to have the structure of a group and specifically the group structure in the distribution of the input. By reducing the analysis of generic group symmetries to permutation symmetries, we devise a regularization scheme for representation learning algorithm, using an unlabeled training set. The proposed regularization is aimed to be a conceptual, theoretical and computational proof of concept for symmetry-adapted representation learning, where the learned data representations are equivariant or invariant to transformations, without explicit knowledge of the underlying symmetries in the data.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Pattern Recognition - Volume 86, February 2019, Pages 201-208
نویسندگان
, , , ,