Contrastive Factor Analysis

要約

因子分析は、行列因数分解のベイジアン型とみなされることが多く、不確実性の把握、複雑な依存関係のモデル化、堅牢性の確保において優れた機能を提供します。
ディープラーニングの時代が到来するにつれ、因子分析は表現能力が限られているため、ますます注目されなくなりました。
それどころか、対照学習は、教師なし表現学習において有効性が実証された強力な手法として登場しました。
2 つの方法は異なるパラダイムですが、最近の理論分析により、対比学習と行列因数分解の数学的等価性が明らかになり、因数分析と対比学習を組み合わせた潜在的な可能性が提供されました。
この論文では、対照学習、行列因数分解、因子分析の相互関連性を動機として、対照学習の領域内で因子分析の有利な特性を活用することを目的とした、新しい対照因子分析フレームワークを紹介します。
もつれの解けた表現を学習できる非ネガティブ因子分析の解釈可能性の特性をさらに活用するために、対照因子分析が非ネガティブ バージョンに拡張されています。
最後に、広範な実験による検証により、表現力、ロバスト性、解釈可能性、正確な不確実性推定など、複数の重要な特性にわたって提案された対照的 (非ネガティブ) 因子分析手法の有効性が示されています。

要約(オリジナル)

Factor analysis, often regarded as a Bayesian variant of matrix factorization, offers superior capabilities in capturing uncertainty, modeling complex dependencies, and ensuring robustness. As the deep learning era arrives, factor analysis is receiving less and less attention due to their limited expressive ability. On the contrary, contrastive learning has emerged as a potent technique with demonstrated efficacy in unsupervised representational learning. While the two methods are different paradigms, recent theoretical analysis has revealed the mathematical equivalence between contrastive learning and matrix factorization, providing a potential possibility for factor analysis combined with contrastive learning. Motivated by the interconnectedness of contrastive learning, matrix factorization, and factor analysis, this paper introduces a novel Contrastive Factor Analysis framework, aiming to leverage factor analysis’s advantageous properties within the realm of contrastive learning. To further leverage the interpretability properties of non-negative factor analysis, which can learn disentangled representations, contrastive factor analysis is extended to a non-negative version. Finally, extensive experimental validation showcases the efficacy of the proposed contrastive (non-negative) factor analysis methodology across multiple key properties, including expressiveness, robustness, interpretability, and accurate uncertainty estimation.

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