基于受限玻尔兹曼机的感知-失真权衡
机器学习
2019-10-22 v1 计算机视觉与模式识别
机器学习
摘要
在这项工作中，我们引入了一种将受限玻尔兹曼机（RBMs）应用于缺失数据推断任务的新流程，该流程基于控制观测分布的有效能量函数的线性化。我们将所提流程的性能与在残缺数据上训练得到的现有重构流程的性能进行比较。我们将这些性能比较置于其他数据重构任务中观察到的感知-失真权衡背景下，而该权衡在依赖不完整训练数据的任务中至今未被探索。
引用
@article{arxiv.1910.09122,
title = {Perception-Distortion Trade-off with Restricted Boltzmann Machines},
author = {Chris Cannella and Jie Ding and Mohammadreza Soltani and Vahid Tarokh},
journal= {arXiv preprint arXiv:1910.09122},
year = {2019}
}
备注
5 pages, 1 figure