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Learning disentangled discrete representations
Friede, David
;
Reimers, Christian
;
Stuckenschmidt, Heiner
;
Niepert, Mathias
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DOI:
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https://doi.org/10.1007/978-3-031-43421-1_35
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URL:
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https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-03...
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Dokumenttyp:
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Konferenzveröffentlichung
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Erscheinungsjahr:
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2023
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Buchtitel:
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Machine learning and knowledge discovery in databases : research track : European conference, EMCL PKDD 2023, Turin, Italy, september 18-22,2023, proceedings, part IV
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Titel einer Zeitschrift oder einer Reihe:
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Lecture Notes in Computer Science
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Band/Volume:
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14172
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Seitenbereich:
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593-609
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Veranstaltungstitel:
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ECML PKDD 2023, European Conference on Machine Learning and Data Mining
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Veranstaltungsort:
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Torino, Italy
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Veranstaltungsdatum:
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18.-22.09.2023
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Herausgeber:
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Koutra, Danai
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Plant, Claudia
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Gomez Rodriguez, Manuel
;
Baralis, Elena
;
Bonchi, Francesco
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Ort der Veröffentlichung:
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Berlin [u.a.]
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Verlag:
|
Springer
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ISBN:
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978-3-031-43420-4 , 978-3-031-43421-1
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ISSN:
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0302-9743 , 1611-3349
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Verwandte URLs:
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Sprache der Veröffentlichung:
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Englisch
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Einrichtung:
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Fakultät für Wirtschaftsinformatik und Wirtschaftsmathematik > Practical Computer Science II: Artificial Intelligence (Stuckenschmidt 2009-)
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Fachgebiet:
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004 Informatik
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Freie Schlagwörter (Englisch):
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categorical VAE , disentanglement
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Abstract:
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Recent successes in image generation, model-based reinforcement learning, and text-to-image generation have demonstrated the empirical advantages of discrete latent representations, although the reasons behind their benefits remain unclear. We explore the relationship between discrete latent spaces and disentangled representations by replacing the standard Gaussian variational autoencoder (VAE) with a tailored categorical variational autoencoder. We show that the underlying grid structure of categorical distributions mitigates the problem of rotational invariance associated with multivariate Gaussian distributions, acting as an efficient inductive prior for disentangled representations. We provide both analytical and empirical findings that demonstrate the advantages of discrete VAEs for learning disentangled representations. Furthermore, we introduce the first unsupervised model selection strategy that favors disentangled representations.
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Friede, David ; Reimers, Christian ; Stuckenschmidt, Heiner  ORCID: 0000-0002-0209-3859 ; Niepert, Mathias
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