I detta papper studeras den dynamiska generatormodellen för rumsligatemporala processer såsom dynamiska texturer och actionsekvenser i videodata. I denna modell, varje tidsram av videosekvensen genereras av en generator modell, som är en icke-linjär omvandling av en latent tillstånd vektor, där den icke-linjära omvandling parametriseras av en top-down neurala nätverk. Sekvensen av latenta tillstånd vektorer följer en icke-linjär auto-regressiv modell, där tillstånd vektorn för nästa ram är en icke-linjär omvandling av tillståndet vektor för den aktuella ramen samt en oberoende buller vektor som ger slumpmässighet i övergången. Den icke-linjära omvandlingen av denna övergångsmodell kan parametriseras av ett feedforward neuralt nätverk. Vi visar att denna modell kan läras genom en alternerande back-förökning genom tidsalgoritm som iterativt provar bullervektorerna och uppdaterar parametrarna i övergångsmodellen och generatormodellen. Vi visar att vår träningsmetod kan lära sig realistiska modeller för dynamiska texturer och handlingsmönster.
Nyligen föreslår Ref en dynamisk generatormodell som består av icke-linjär övergångsmodell och icke-linjär utsläppsmodell.
Learning Dynamic Generator Model by Alternating Back-Propagation Through Time
{'venue': 'The Thirty-Third AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI) 2019', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}