IJCAIFeb, 2023

通过稀疏因果干预分离潜在表示

PDF
TL;DR通过将因果关系理论与矢量量化变分自编码器相结合，我们提出了一种新的基于因果动态的去纠缠方法，将量化向量视为因果变量并将其链接在因果图中，通过对因果图进行因果干预，引发影响图像中唯一变化因素的原子转换。同时，我们通过引入一个新的行动检索任务来测试我们的模型。我们在标准的合成和真实世界的去纠缠数据集上进行了测试，结果表明它能够有效地解缠图像变化因素并对图像的高级语义属性进行精确干预，而不影响其质量，即使在不均衡的数据分布下也是如此。
disentanglementcausal dynamicsvector-quantized variational autoencoderscausality theoryaction retrieval
发现论文，激发创造
  • 强若不倒的分离因果机制：验证深度表达对干预健壮性的有效性

    通过因果视角提供了一种新的方法来量化深度潜变量模型，并提供了一个高效的估算方法。

    Oct, 2018

  • 通过机制稀疏正则化实现解缠：非线性 ICA 的新原则

    通过机制稀疏正则化，本文引入了一种新颖的解缠结原则，提出了一种表示学习方法，通过同时学习潜在因素和将它们相关联的稀疏因果图模型，实现了解鉴别。通过在潜在因素上应用未知目标干预，清晰地揭示了 ICA 和因果的联系。我们通过展示在模拟中学到的解缠绕表示来验证我们的理论。

    Jul, 2021

  • 非参数局部解缠机制稀疏化：稀疏动作、干预和稀疏时序依赖关系

    提出了一种称为 “机制稀疏正则化” 的解缠方法，通过同时学习潜在因素和解释它们的稀疏因果图模型来诱导解缠，展示了该方法的可行性和其所依赖的假设，并提出了基于变分自动编码器和稀疏约束的估计过程，并在多个合成数据集上进行了验证。

    Jan, 2024

  • 利用独立因果机制原则学习因果分离表示

    本文提出了一种基于独立因果机制的因果解缠结的新概念，并提出了 ICM-VAE 框架来学习因果解缠结表示，使用可学习的基于流的差分同胚函数将噪声变量映射到潜在因果变量，同时为了促进因果因素的解缠结，提出了因果解缠结先验。在相对温和的条件下，我们提供了理论结果，显示出因果因子和机制的可识别性。经验证明，该框架引导出高度解缠结的因果因子，提高了干预的稳健性，并且与因果生成相容。

    Jun, 2023

  • 使用对抗训练解缠混合因素的深度表达

    我们提出了一种有条件的生成模型，用于学习将标记的观察结果的隐藏变化因素分离并分解成互补代码，实验结果表明该方法能够推广到未见过的类别和内类别变异。

    Nov, 2016

  • 自然数据中的时态稀疏编码非线性解缠

    该论文介绍了一种基于 SlowVAE 的非监督学习模型， 可以在自然视频中实现底层变化因素的非线性分离， 并证明该模型在多个测试数据集上都超过了目前的最先进水平，并成功应用于其他具有自然动态的视频数据集。

    Jul, 2020

  • 软干预下因果解缠识别保证

    本论文提出了一种基于潜在变量和因果模型的预测建模方法，以预测基因组学中联合扰动效应，并证明了该模型在无限数据极限下可以恢复潜在因果模型。

    Jul, 2023

  • 用潜在量化实现解缠

    通过强化模型正则化并将潜空间量化为可学习的离散代码，本文提出一种面向组成性编码和解码的概念偏置，从而在许多基准数据集上显著改善了学习表示的模块化和明确性。

    May, 2023

  • 一种用对抗神经张量方法学习分离表示的方法

    本文提出了一种无监督的深度学习方法来分离在野外拍摄的脸部图像中的多个潜在变化因素，其中多个潜在变化因素的乘法交互通过多线性（张量）结构明确地建模。该方法学习了面部表情和姿态的分离表示，可用于各种应用，包括面部编辑，以及三维面部重建和面部表情、身份和姿态的分类。

    Nov, 2017

  • 从未标记的观测中变分推断出解耦的潜在概念

    本文提出一个基于变分推理的方法，从大量未标记的观察中推断分离的潜在因素，通过对所观察数据的近似后验期望引入正则化项，从而鼓励分离；同时，提出了一种新的分离度量，与解码器输出中观察到的定性分离更加一致，经实验证明，在分离度和数据似然（重建质量）方面存在显著的改进。

    Nov, 2017