用于半监督学习的无限变分自编码器
机器学习
2016-11-28 v2 机器学习
摘要
本文提出了一种容量可自适应输入数据的无限变分自编码器（VAE）。这是通过使用一个混合模型实现的，其中混合系数由 Dirichlet 过程建模，使得我们在进行推断时能够对这些系数进行积分。关键在于，这使我们能够根据数据自动改变混合模型中自编码器的数量。实验展示了我们方法的灵活性，特别是在只有少量训练样本可用的半监督学习中。
关键词
引用
@article{arxiv.1611.07800,
title = {Infinite Variational Autoencoder for Semi-Supervised Learning},
author = {Ehsan Abbasnejad and Anthony Dick and Anton van den Hengel},
journal= {arXiv preprint arXiv:1611.07800},
year = {2016}
}