Vi introducerar en generativ modell, vi kallar Tensorial Mixing Models (TMMs) baserat på blandningar av grundläggande komponentfördelningar över lokala strukturer (t.ex. Plåster i en bild) där beroendena mellan de lokala strukturerna representeras av en "priors tensor" som har de tidigare sannolikheterna att tilldela en komponentfördelning till varje lokal struktur. I sin allmänna form, TMMs är intractable som föregående tensor är typiskt av exponentiell storlek. Men när föregående tensor bryts ned ger det upphov till en aritmetisk krets som i sin tur omvandlar TMM till en Convolutional Arithmetic Circuit (ConvAC). En ConvAC motsvarar ett grunt (enkelt dolt skikt) nätverk när föregående tensor bryts ned av en CP (summan av rank-1) tillvägagångssätt och motsvarar ett djupt nätverk när nedbrytningen följer Hierarkical Tucker (HT) modellen. ConvAC:s representation av en TMM har flera attraktiva egenskaper. För det första kan man dra den slutsatsen och den genomförs genom en framfart genom ett djupt nätverk. För det andra följer modellens arkitektoniska utformning de djupa nätverkens communitydesign, dvs. TMM:s struktur bestäms av bara två lättförståeliga faktorer: storleken på poolningsfönster och antalet kanaler. Slutligen visar vi hur effektiv vår modell är när vi tar itu med problemet med klassificering med saknade data och utnyttjar TMMs unika förmåga till dragbar marginalisering vilket leder till optimal klassificering oavsett felfördelning.
REF ) införde en dragbar generativ modell, kallad konvolutionella aritmetiska kretsar (ConvACs).
Tensorial Mixture Models
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}