Djupa nätverk har visat stor prestanda i klassificeringsuppgifter. De parametrar som klassificeringsnätverken har lärt sig kastar dock vanligtvis bort stilistisk information om indata till förmån för information som är strikt relevant för klassificeringen. Vi introducerar ett nätverk som har kapacitet att göra både klassificering och rekonstruktion genom att lägga till ett "stilminne" till nätets utdatalager. Vi visar också hur man tränar ett sådant neuralt nätverk som en djup flerskikts autoencoder, gemensamt minimerar både klassificering och återuppbyggnad förluster. Den generativa kapaciteten i vårt nätverk visar att kombinationen av stilminnesneuroner med klassifierare neuroner ger goda rekonstruktioner av ingångarna när klassificeringen är korrekt. Vi undersöker vidare stilminnets natur, och hur det relaterar till komponerande siffror och bokstäver. Slutligen föreslår vi att denna arkitektur möjliggör det dubbelriktade flödet av information som används vid prediktiv kodning, och att sådana dubbelriktade nätverk kan bidra till att motverka att luras av tvetydiga eller kontradiktoriska indata.
Ett dubbelriktat neuralt nätverk introduceras i REF som kan utföra både bildklassificering och bildrekonstruktion genom att lägga till ett stilminne till utdataskiktet i nätverket.
Style Memory: Making a Classifier Network Generative
{'venue': '2018 IEEE 17th International Conference on Cognitive Informatics & Cognitive Computing (ICCI*CC)', 'journal': '2018 IEEE 17th International Conference on Cognitive Informatics & Cognitive Computing (ICCI*CC)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}