一种潜-观测相异度度量
机器学习
2016-03-31 v1
摘要
定量评估潜变量与观测变量之间的关系对于理解和开发生成模型与表示学习十分重要。本文提出潜-观测相异度（LOD）以评估潜变量与观测变量概率特征之间的相异性。我们还定义了具有不同独立/条件独立配置的四种基本生成模型类型。使用易处理的真实数据实验表明，LOD 能有效捕获模型间差异并反映高层学习的能力。它们也表明，给定观测变量时潜变量的条件独立有助于改善从低层到高层的信息与特征传递。
引用
@article{arxiv.1603.09254,
title = {A latent-observed dissimilarity measure},
author = {Yasushi Terazono},
journal= {arXiv preprint arXiv:1603.09254},
year = {2016}
}