De nyligen utvecklade variations autoencoders (VAEs) har visat sig vara en effektiv sammanflätning av den rika representationskraften i neurala nätverk med Bayesian metoder. Men de flesta arbeten på fordonslarmsystem använder en ganska enkel tidigare över latenta variabler såsom standard normalfördelning, vilket begränsar dess tillämpningar till relativt enkla fenomen. I detta arbete föreslår vi hierarkiska icke-parametriska variabla autokodrar, som kombinerar trädstrukturerade Bayesian nonparametric priors med VAEs, för att möjliggöra oändlig flexibilitet av latent representation utrymme. Både neurala parametrar och Bayesian tidigare lärs gemensamt med skräddarsydda variationsinferens. Den resulterande modellen inducerar en hierarkisk struktur av latent semantiska begrepp som ligger till grund för datakorpus, och härleder exakta representationer av datainstanser. Vi tillämpar vår modell inom videorepresentationsinlärning. Vår metod kan upptäcka mycket uttolkbara aktivitetshierarkier, och få förbättrad klusternoggrannhet och generaliseringskapacitet baserad på de lärda rika representationerna.
Ett undantag är hierarkiska ickeparametriska variabla autokodrar som föreslås i REF.
Nonparametric Variational Auto-Encoders for Hierarchical Representation Learning
{'venue': '2017 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'journal': '2017 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}