Densitetsuppskattning är ett grundläggande problem när det gäller statistisk inlärning. Detta problem är särskilt utmanande för komplexa högdimensionella data på grund av dimensionalitetens förbannelse. En lovande lösning på detta problem ges här i en inferencefri hierarkisk ram som bygger på poängmatchning. Vi ser över Bayesian tolkningen av poängfunktionen och Parzen poängmatchning, och konstruera en multilayer perceptron med ett skalbart mål för att lära sig energi (dvs. den onormaliserade log-densitet), som sedan optimeras med stokastisk lutning nedstigning. Dessutom är det resulterande nät för beräkning av djupenergi (DEEN) utformat som produkter av experter. Vi presenterar nyttan av DEEN i att lära sig energi, poäng funktion, och i ett steg denoiserande experiment för syntetiska och högdimensionella data. Vi diagnostiserar också stabilitetsproblem i den direkta uppskattningen av poängfunktionen som hade observerats för denoiserande autokodare.
Djupa energiskattningsnätverk REF ) använda en energifunktion som genomförs som ett neuralt nätverk, och träna med hjälp av poängmatchning ram.
Deep Energy Estimator Networks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}