En djup generativ modell utvecklas för representation och analys av bilder, baserad på ett hierarkiskt ramverk för lexikon-lärande. Stochastic unpooling används för att länka på varandra följande lager i modellen, vilket ger top-down bildgenerering. En Bayesian stöd vektor maskin är kopplad till toppskiktet funktioner, vilket ger maximal marginal diskriminering. Deep deconvolutional inference används vid testning, för att härleda latenta funktioner, och de övre skikt funktioner är kopplade till max-marginal klassificering för diskriminering uppgifter. Modellen är effektivt tränad med hjälp av en Monte Carlo förväntanmaximization (MCEM) algoritm, med implementation på grafiska processorenheter (GPU) för effektiv storskalig inlärning, och snabb testning. Utmärkta resultat erhålls på flera benchmarking dataset, inklusive ImageNet, visar att den föreslagna modellen uppnår resultat som är mycket konkurrenskraftiga med liknande storlek konvolutionella neurala nätverk.
Djupa generativa dekonvolutionella nätverk (DGDNs) utnyttja stochastic unpooling för att skala latenta vektorer, vilket ger en top-down bildgenerering ram REF.
A Deep Generative Deconvolutional Image Model
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}