Vi presenterar en ny arkitektur, den "stackade what-which-encoders" (SWWAE), som integrerar diskriminerande och generativa vägar och ger en enhetlig strategi för övervakad, halvövervakad och oövervakad inlärning utan att kräva provtagning. En omedelbar avveckling av SWWAE är i huvudsak ett konvolutionärt netto (Convnet) [14] tillsammans med ett dekonvolutionärt netto (Deconvnet) [30]. Den objektiva funktionen inkluderar återuppbyggnadstermer som straffar de dolda staterna i Deconvnet för att de skiljer sig från det dolda tillståndet i Convnet. Varje pooling lager ses producera två uppsättningar av variabler: "vad" som matas till nästa skikt, och "där" (max-pooling switch positioner) som matas till motsvarande lager i den generativa dekoder.
I REF föreslog författarna "stacked what-which where auto-encoders" (SWWAE), som består av en feed-forward ConvNet (encoder), tillsammans med en feed-back DeConvnet (decoder).
Stacked What-Where Auto-encoders
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}