A Novel Framework for Learning Stochastic Representations for Sequence Generation and Recognition

📄 arXiv: 2501.00076v1 📥 PDF

作者: Jungsik Hwang, Ahmadreza Ahmadi

分类: cs.LG, cs.AI, cs.RO

发布日期: 2024-12-30

备注: 14 pages, 6 figures

💡 一句话要点

提出基于随机循环神经网络的参数偏置模型，用于序列生成与识别

🎯 匹配领域: 支柱四：生成式动作 (Generative Motion)

关键词: 随机循环神经网络 序列生成 序列识别 变分自编码器 机器人运动 不确定性建模

📋 核心要点

  1. 现有序列生成和识别方法难以有效建模动态环境中数据的不确定性，导致泛化能力不足。
  2. 提出一种随机循环神经网络与参数偏置模型(RNNPB)，通过引入随机性来学习序列数据的概率表示。
  3. 实验表明，该模型在机器人运动序列的生成和识别任务中，优于确定性模型，并提升了泛化能力。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种新颖的随机循环神经网络与参数偏置模型(RNNPB)，用于生成和识别序列数据。该模型受到大脑预测编码和贝叶斯大脑关键原则的启发，利用变分自编码器中的重参数化技巧将随机性引入潜在空间。这种方法使模型能够学习多维序列的概率表示，捕捉不确定性并增强对过拟合的鲁棒性。在机器人运动数据集上测试了该模型在生成和识别时间模式方面的性能。实验结果表明，随机RNNPB模型在生成和识别运动序列方面优于其确定性对应模型。结果突出了该模型在学习和推理过程中量化和调整不确定性的能力。随机性导致了连续的潜在空间表示，从而促进了稳定的运动生成，并增强了识别新序列时的泛化能力。该方法为建模时间模式提供了一个受生物学启发的框架，并推进了人工智能和机器人领域中鲁棒和适应性系统的发展。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决在动态环境中自主系统对序列数据进行生成和识别的问题。现有确定性模型难以捕捉序列数据中的不确定性，容易过拟合，泛化能力受限。特别是在机器人运动等领域，精确建模运动轨迹的不确定性至关重要。

核心思路：论文的核心思路是借鉴大脑的预测编码和贝叶斯大脑的原理，将随机性引入循环神经网络的潜在空间。通过学习序列数据的概率表示，模型能够更好地捕捉数据中的不确定性，从而提高模型的鲁棒性和泛化能力。

技术框架：该模型基于循环神经网络(RNN)，并引入了参数偏置和随机性。整体框架可以分为以下几个部分：1) 输入序列经过RNN编码器得到隐藏状态；2) 隐藏状态经过参数偏置层，学习序列的参数化表示；3) 利用重参数化技巧，从参数化的分布中采样得到随机潜在变量；4) 随机潜在变量作为解码器的输入，生成序列数据。

关键创新：该论文的关键创新在于将随机性引入RNN的潜在空间，并结合参数偏置，使得模型能够学习序列数据的概率表示。与传统的确定性RNN相比，该模型能够更好地捕捉数据中的不确定性，从而提高模型的鲁棒性和泛化能力。此外，利用重参数化技巧使得模型可以进行端到端的训练。

关键设计：模型使用LSTM作为RNN的基本单元。参数偏置层使用线性层将隐藏状态映射到高斯分布的均值和方差。损失函数包括重构损失和KL散度损失，其中重构损失衡量生成序列与原始序列之间的差异，KL散度损失约束潜在变量的分布接近标准高斯分布。训练过程中，使用Adam优化器进行优化。

📊 实验亮点

实验结果表明，所提出的随机RNNPB模型在机器人运动序列的生成和识别任务中，显著优于确定性RNN模型。具体而言，该模型能够生成更加平滑和自然的运动轨迹，并且在识别新的运动序列时具有更好的泛化能力。这表明该模型能够有效地捕捉运动序列中的不确定性，并提高模型的鲁棒性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于机器人运动规划与控制、人体动作识别、语音合成、自然语言生成等领域。通过对序列数据的不确定性进行建模，可以提高系统的鲁棒性和适应性，使其能够更好地应对真实世界中的复杂环境。例如，在机器人运动规划中，可以生成更加平滑和自然的运动轨迹，并提高机器人对环境变化的适应能力。

📄 摘要（原文）

The ability to generate and recognize sequential data is fundamental for autonomous systems operating in dynamic environments. Inspired by the key principles of the brain-predictive coding and the Bayesian brain-we propose a novel stochastic Recurrent Neural Network with Parametric Biases (RNNPB). The proposed model incorporates stochasticity into the latent space using the reparameterization trick used in variational autoencoders. This approach enables the model to learn probabilistic representations of multidimensional sequences, capturing uncertainty and enhancing robustness against overfitting. We tested the proposed model on a robotic motion dataset to assess its performance in generating and recognizing temporal patterns. The experimental results showed that the stochastic RNNPB model outperformed its deterministic counterpart in generating and recognizing motion sequences. The results highlighted the proposed model's capability to quantify and adjust uncertainty during both learning and inference. The stochasticity resulted in a continuous latent space representation, facilitating stable motion generation and enhanced generalization when recognizing novel sequences. Our approach provides a biologically inspired framework for modeling temporal patterns and advances the development of robust and adaptable systems in artificial intelligence and robotics.