Graphics Network(DC-IGN)で教師あ りで学習可能なことは示される Kulkarni, Tejas D., et al. "Deep Convolutional Inverse Graphics Network." Advances in Neural Information Processing Systems 28 (2015): 2539-2547. 2.教師なし手法の発展 生成因子に関する情報を一切使わずに学習する手 法が流行する β-VAE, InfoGANによってToy DatasetにおいてDisentangleされる 例が示され、評価指標の発展とともに多くのβ-VAE派生が生まれ た 3.教師なしDisentangleの不可能性の証明 教師なしでDisentangleを行うことはできないことが理 論・実験の両方で示される Locatelloらの大規模な実験により、これまでの教師なし手法はラン ダム性の影響を大きく受けていたことが示される。また、教師なし でのDisentangleが不可能なことが他の分野で古くから知られてい た証明の拡張により示された 4.弱教師あり手法の発展 弱教師ありでDisentangleを行う手法がいくつか提案 される 少数の因子が変化していることがわかっているペアのデータを入 力とする、弱教師ありの手法が提案され、ランダム性の影響を除 いてもDisentangleができることが示される Higgins, Irina, et al. "beta-vae: Learning basic visual concepts with a constrained variational framework." (2016). Locatello, Francesco, et al. "Challenging common assumptions in the unsupervised learning of disentangled representations." international conference on machine learning. PMLR, 2019. Locatello, Francesco, et al. "Weakly-supervised disentanglement without compromises." International Conference on Machine Learning. PMLR, 2020.
from correlated data." International Conference on Machine Learning. PMLR, 2021. • Bengio, Yoshua, Aaron Courville, and Pascal Vincent. "Representation learning: A review and new perspectives." IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence 35.8 (2013): 1798-1828. • Kulkarni, Tejas D., et al. "Deep Convolutional Inverse Graphics Network." Advances in Neural Information Processing Systems 28 (2015): 2539-2547. • Higgins, Irina, et al. "beta-vae: Learning basic visual concepts with a constrained variational framework." (2016). • Locatello, Francesco, et al. "Challenging common assumptions in the unsupervised learning of disentangled representations." international conference on machine learning. PMLR, 2019. • Locatello, Francesco, et al. "Weakly-supervised disentanglement without compromises." International Conference on Machine Learning. PMLR, 2020. • Khemakhem, Ilyes, et al. "Variational autoencoders and nonlinear ica: A unifying framework." International Conference on Artificial Intelligence and Statistics. PMLR, 2020. 12