基于卷积 Spike-and-Slab RBM 及其深度扩展的纹理建模
机器学习
2012-11-27 v1 机器学习
摘要
我们将 spike-and-slab 受限玻尔兹曼机（ssRBM）应用于纹理建模。具有平铺卷积权重共享的 ssRBM（TssRBM）在纹理合成和修复任务中达到或超越了参数模型的最先进水平（SOTA）。我们还开发了一种新型 RBM 模型，其可见层为 spike-and-slab 类型，隐藏层为二值变量。该模型设计为堆叠在 TssRBM 之上。我们表明，由此产生的深度信念网络（DBN）是一种强大的生成模型，优于单层模型，不仅能够对单个高分辨率且具有挑战性的纹理进行建模，还能对多种纹理进行建模。
引用
@article{arxiv.1211.5687,
title = {Texture Modeling with Convolutional Spike-and-Slab RBMs and Deep Extensions},
author = {Heng Luo and Pierre Luc Carrier and Aaron Courville and Yoshua Bengio},
journal= {arXiv preprint arXiv:1211.5687},
year = {2012}
}