Detta papper presenterar en oändlig variationsfri autoencoder (VAE) vars kapacitet anpassar sig efter indata. Detta uppnås med hjälp av en blandning modell där blandningskoefficienterna modelleras av en Dirichlet process, så att vi kan integrera över koefficienterna när du utför slutledning. Kritiskt, detta tillåter oss då att automatiskt variera antalet autokodare i blandningen baserat på data. Experiment visar flexibiliteten i vår metod, särskilt för halvövervakad inlärning, där endast ett litet antal träningsprover finns tillgängliga.
Till exempel föreslog REF att man skulle använda en blandning av fordonslarmsystem för halvövervakade klassificeringsuppgifter, där blandningskoefficienterna för dessa fordonslarmsystem modelleras genom en Dirichlet-process för att anpassa dess kapacitet till indata.
Infinite Variational Autoencoder for Semi-Supervised Learning
{'venue': '2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}