Variational Auto-Encoder (VAE) är en av de mest använda oövervakade modellerna för maskininlärning. Men även om standardvalet av en Gaussisk distribution för både föregående och bakre representerar en matematiskt bekväm fördelning som ofta leder till konkurrenskraftiga resultat, visar vi att denna parameterisering misslyckas med att modellera data med en latent hypersfärisk struktur. För att ta itu med denna fråga föreslår vi istället att använda en von Mises-Fisher (vMF) distribution, vilket leder till ett hypersfäriskt latent utrymme. Genom en serie experiment visar vi hur en sådan hypersfärisk VAE, eller S-VAE, är mer lämplig för att fånga data med en hypersfärisk latent struktur, medan outperperforming en normal, N-VAE, i låga dimensioner på andra datatyper.
Den metod som mest liknar vår men med en hypersfärisk latent utrymme och en von-Mises variational fördelning har presenterats i REF.
Hyperspherical Variational Auto-Encoders
{'venue': 'Uncertainty in Artificial Intelligence (UAI). Proceedings of the Thirty-Fourth Conference (2018) 856- 865', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}