Symbolic Disentangled Representations in Hyperdimensional Latent Space

Authors

Panov A. Kovalyov A. Korchemnyi A.

Annotation

Идея распутанных представлений (disentangled representations) заключается в том, чтобы свести данные к набору генерирующих факторов, которые их порождают. Предложен подход, в котором каждый генеративный фактор представляется в виде вектора той же размерности, что и результирующее представление. Это возможно благодаря использованию векторно-символьных архитектур (Vector-Symbolic Architercutres VSA) — фреймворка, в котором символы представляются в виде высокоразмерных векторов и который позволяет оперировать полученными векторами для интерпретируемой модификации объектов в латентном пространстве. Получившиеся представления отдельных признаков и операции с ними будут продемонстрированы на объектах из наборов данных CLEVER и dSprites.

External links

Watch Alexei Kovalyov's presentation at the Higher School of Economics AI Center channel (start from 1:02:50):

Reference link

Alexandr Korchemnyi, Alexey Kovalev, Alexander Panov. Symbolic Disentangled Representations in Hyperdimensional Latent Space // Fall into ML 2023 (Moscow, HSE University Cultural Centre, 26–28 October 2023).