Abstrakt. Vi utvecklar en ny modelleringsram för Boltzmann maskiner, som förstärker varje dold enhet med en latent transformeringstilldelningsvariabel som beskriver valet av transformerad vy av de kanoniska anslutningsvikter som är förknippade med enheten. Detta gör det möjligt för modellens slutsatser att omvandla som svar på omvandlade indata på ett stabilt och förutsägbart sätt, och undviker att lära sig flera funktioner som bara skiljer sig åt med avseende på uppsättningen av transformationer. Utöka tidigare arbete med översättning equivariant (konvolutionella) modeller, utvecklar vi översättning och rotation equivariant begränsade Boltzmann maskiner (RBMs) och djup tro nät (DBNs), och visa sin effektivitet i att lära sig ofta förekommande statistisk struktur från artificiella och naturliga bilder.
Varje dold enhet utökades med en latent transformeringstilldelningsvariabel som beskrev valet av transformerad vy av de vikter som är förknippade med enheten i REF.
Transformation Equivariant Boltzmann Machines
{'venue': 'ICANN', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}