En ny variantal autoencoder utvecklas för att modellera bilder, samt tillhörande etiketter eller bildtexter. Deep Generative Deconvolutional Network (DGDN) används som en dekoder av de latenta bildfunktionerna, och en djup Convolutional Neural Network (CNN) används som en bildkodare. CNN används för att approximera en distribution för de latenta DGDN-funktionerna/kod. Den latenta koden är också kopplad till generativa modeller för etiketter (bayesian stöd vektor maskin) eller bildtexter (återkommande neurala nätverk). Vid prediktering av en etikett/bildtext för en ny bild vid test utförs medelvärde över fördelningen av latenta koder; detta är beräkningseffektivt som en följd av den lärda CNN-baserade kodaren. Eftersom ramen är kapabel att modellera bilden i närvaro / frånvaro av tillhörande etiketter / bildtexter, en ny semi-övervakad inställning manifesteras för CNN lärande med bilder; ramen tillåter även oövervakad CNN lärande, baserat enbart på bilder.
P.O. et al. REF använder CNN som bildkodare och använder ett djupgenerativt dekonvolutionsnätverk som dekoder, tillsammans med en grindad återkommande enhet för att generera bildtext.
Variational Autoencoder for Deep Learning of Images, Labels and Captions
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}