Boltzmann Maskiner har varit framgångsrika på oövervakad inlärning och densitet modellering av bilder och taldata, de kan vara mycket känsliga för buller i data. I detta dokument introducerar vi en ny modell, Robust Boltzmann Machine (RoBM), som gör det möjligt för Boltzmann Machines att vara robusta mot korruption. Inom området visuell igenkänning, RoBM kan exakt hantera ocklusioner och buller genom att använda multiplicativ gating för att inducera en skala blandning av Gaussians över pixlar. Bild denoiserande och inpainting motsvarar den bakre inferensen i RoBM. Vår modell är tränad på ett oövervakat sätt med omärkt bullriga data och kan lära sig den rumsliga strukturen hos occluders. Jämfört med standardalgoritmer är RoBM betydligt bättre på att känna igen och denoisera på flera ansiktsdatabaser.
Nyligen infördes en robust Boltzmann-maskin (RoBM) REF för igenkänning och denoisering.
Robust Boltzmann Machines for recognition and denoising
{'venue': '2012 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'journal': '2012 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}