Vi inför ett nytt ramverk för utbildning av djupgående variationsmodeller för högdimensionell bedömning av villkorad densitet. Bottleneck Conditional Density Estimator (BCDE) är en variant av den villkorliga variationen av autoencoder (CVAE) som använder lager av stokastiska variabler som flaskhalsen mellan ingång x och mål y, där båda är högdimensionella. Avgörande är att vi föreslår en ny hybridträningsmetod som blandar den villkorliga generativa modellen med en gemensam generativ modell. Hybridblandning är nyckeln till effektiv utbildning av BCDE, som undviker överbemanning och ger en ny mekanism för att utnyttja omärkta data. Vi visar att vårt hybridutbildningsförfarande gör det möjligt för modeller att uppnå konkurrenskraftiga resultat i MNIST-kvadrantförutsägelseuppgiften i den fullt övervakade miljön, och etablerar nya riktmärken i det semiövervakade systemet för MNIST, NORB och SVHN.
Även relaterade är arbetet med REF, som presenterar en metod för att använda omärkta data för villkorlig densitet uppskattning.
Bottleneck Conditional Density Estimation
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}