Inlärning invarianta representationer är ett viktigt problem i maskininlärning och mönsterigenkänning. I detta dokument presenterar vi en ny ram av transformationsinvariant funktionsinlärning genom att införliva linjära omvandlingar i funktionen lärande algoritmer. Till exempel presenterar vi transformationsinvariant begränsad Boltzmann maskin som kompakt representerar data genom dess vikter och deras omvandlingar, som uppnår variation av funktionen representation via probabilistic max pooling. Dessutom visar vi att vår transformationsinvarianta inlärningsram också kan utvidgas till andra oövervakade inlärningsmetoder, såsom autokodare eller sparsam kodning. Vi utvärderar vår metod på flera bildklassificeringsriktvärden, såsom MNIST-variationer, CIFAR-10, och STL-10, och visar konkurrenskraftiga eller överlägsna klassificeringsprestanda jämfört med toppmoderna. Dessutom uppnår vår metod state-of-theart prestanda på telefonklassificeringsuppgifter med TIMIT dataset, som visar bred tillämplighet av våra föreslagna algoritmer på andra domäner.
Lokala linjära omvandlingar antogs i funktionsinlärningsalgoritmer i REF för transformationsinvariantt funktionsinlärning.
Learning Invariant Representations with Local Transformations
{'venue': 'ICML', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}