Abstrakt. Vi tar itu med uppgiften som samtidig funktion fusion och modellering av diskreta ordinala utgångar. Vi föreslår en ny Gaussian process (GP) auto-encoder modellering tillvägagångssätt. I synnerhet introducerar vi GP kodare för att projicera flera observerade funktioner på en latent utrymme, medan GP dekodrar ansvarar för att rekonstruera de ursprungliga funktionerna. Slutsatsen görs i en ny variationsram, där de återvunna latenta representationerna ytterligare begränsas av de ordinala utmatningsetiketterna. På detta sätt integrerar vi sömlöst den ordinala strukturen i det lärda grenröret, samtidigt som vi uppnår en robust fusion av inmatningsfunktionerna. Vi demonstrerar representationsförmågan hos vår modell på referensdatauppsättningar från maskininlärning och påverkar analys. Vi utvärderar vidare modellen på uppgifterna för funktionsfusion och gemensamma ordinära förutsägelser av ansiktsaction enheter. Våra experiment visar fördelarna med det föreslagna tillvägagångssättet jämfört med den senaste tekniken.
Även variantal Gaussian process auto-encoders utvecklades i REF för ordinal förutsägelse av ansiktsåtgärder enheter.
Variational Gaussian Process Auto-Encoder for Ordinal Prediction of Facial Action Units
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}