Vi introducerar en enkel återkommande variantal autoencoder arkitektur som avsevärt förbättrar bildmodellering. Systemet representerar den senaste tekniken i latenta variabla modeller för både ImageNet och Omniglott dataset. Vi visar att den naturligt separerar global konceptuell information från detaljer på lägre nivå och därmed tar upp en av de fundamentalt önskade egenskaperna hos oövervakat lärande. Dessutom gör möjligheten att begränsa oss till att lagra endast global information om en bild att vi kan uppnå "konceptuell kompression" av hög kvalitet.
Gregor m.fl. REF introducerar en homogen djupgenerativ modell i latent variabel bildmodellering.
Towards Conceptual Compression
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}