Utbildning djupa funktioner hierarkier för att lösa övervakade inlärningsuppgifter har uppnått toppmodern prestanda på många problem i datorseende. Men ett principfast sätt att träna sådana hierarkier i den oövervakade miljön har förblivit svårfångat. I detta arbete föreslår vi en ny arkitektur och förlust för träning djupa funktioner hierarkier som linearize de omvandlingar som observeras i omärkta naturliga videosekvenser. Detta görs genom att träna en generativ modell för att förutsäga videoramar. Vi tar också upp problemet med inneboende osäkerhet i förutsägelsen genom att införa latenta variabler som är icke-deterministiska funktioner för inmatningen i nätverksarkitekturen.
Ett nytt arbete REF föreslår en djup generativ arkitektur för att förutsäga videoramar.
Learning to Linearize Under Uncertainty
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}