I detta dokument presenterar vi en helt Bayesian latent variabel modell som utnyttjar villkorliga icke-linjära (i)-beroende strukturer för att lära sig en effektiv latent representation. Det latenta utrymmet är faktoriserat för att representera delad och privat information från flera vyer av data. I motsats till tidigare tillvägagångssätt introducerar vi en avkoppling till den diskreta segmenteringen och möjliggör ett "mjukt" delat latent utrymme. Dessutom låter Bayesian tekniker oss automatiskt uppskatta dimensionaliteten av latenta utrymmen. Modellen är kapabel att fånga struktur underliggande extremt högdimensionella utrymmen. Detta illustreras genom att modellera obearbetade bilder med tiondelar av tusentals pixlar. Detta gör det också möjligt för oss att direkt generera nya bilder från den utbildade modellen genom provtagning från de upptäckta latenta utrymmena. Vi demonstrerar också modellen genom att förutsäga människans ställning i en tvetydig miljö. Vårt Bayesianska ramverk gör att vi kan utföra disambigering på ett principfast sätt genom att inkludera latenta rymdföregångar som införlivar den dynamiska naturen av data.
Damianou m.fl. REF presenterade en Bayesiansk modell som faktoriserar det latenta variabla utrymmet för att representera delad och privat information från flera datavyer.
Manifold Relevance Determination
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}