google deepmind представляет unified latents (ul)

Google DeepMind представляет Unified Latents (UL) – структуру машинного обучения, которая совместно регулирует латентные пространства, используя диффузионный априорный и декодер. UL объединяет преимущества диффузионных моделей и автокодировщиков, предлагая новый способ представления данных и обучения моделей.

В основе UL лежит идея совместной регуляризации латентных пространств. Обычно диффузионные модели и автокодировщики работают с разными латентными пространствами и решают разные задачи. UL же стремится объединить эти пространства, используя диффузионный априорный для регуляризации латентных кодов, сгенерированных автокодировщиком. Это позволяет модели генерировать более качественные и разнообразные данные.

Архитектура UL включает в себя энкодер, диффузионный априорный и декодер. Энкодер преобразует входные данные в латентное представление. Диффузионный априорный накладывает ограничения на латентное пространство, обеспечивая его гладкость и реалистичность. Декодер восстанавливает данные из латентного представления.

Авторы утверждают, что UL превосходит существующие методы в различных задачах, таких как генерация изображений, редактирование изображений и представление данных. Более подробная информация доступна в документе.

UL также демонстрирует потенциал для решения задач, требующих представления данных в латентном пространстве, например, обучение с подкреплением и трансферное обучение. Авторы надеются, что UL станет ценным инструментом для исследователей и разработчиков в области машинного обучения.