Här föreslår vi en ny modellfamilj med målet att lära sig att reda ut faktorerna för variation i data. Vårt tillvägagångssätt är baserat på spik-och-lab begränsade Boltzmann maskin som vi generaliserar att inkludera högre ordning interaktioner bland flera latenta variabler. Sett ur ett generativt perspektiv emulerar de multiplikativa interaktionerna insnärjningen av variationsfaktorer. Inferens i modellen kan ses som disentangling dessa generativa faktorer. Till skillnad från tidigare försök att lösa upp latenta faktorer tränas den föreslagna modellen med hjälp av ingen övervakad information om de latenta faktorerna. Vi tillämpar vår modell på uppgiften med ansiktsuttrycksklassificering.
I REF löses dolda variationsfaktorer upp genom slutledning i en variant av den begränsade Boltzmann-maskinen.
Disentangling Factors of Variation via Generative Entangling
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}