Djupa generativa modeller parameteriserade av neurala nätverk har nyligen uppnått toppmoderna prestanda i oövervakad och halvövervakad inlärning. Vi utökar djupa generativa modeller med hjälpvariabler som förbättrar variations approximationen. Hjälpvariablerna lämnar den generativa modellen oförändrad men gör variationsfördelningen mer uttrycksfull. Inspirerad av strukturen på hjälpvariabeln föreslår vi också en modell med två stokastiska lager och hoppa över anslutningar. Våra rön tyder på att mer uttrycksfulla och korrekt specificerade djupgenerativa modeller konvergerar snabbare med bättre resultat. Vi visar status-of-theart prestanda inom semi-övervakad inlärning på MNIST, SVHN och NORB dataset.
ADGM REF introducerar extra latenta variabler till DGM för att göra variationsfördelningen mer uttrycksfull och gör bra i halvövervakat lärande.
Auxiliary Deep Generative Models
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}