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Jun, 2012
流形相关性确定
Manifold Relevance Determination
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Andreas Damianou, Carl Ek, Michalis Titsias, Neil Lawrence
TL;DR
本文提出了一种全贝叶斯潜在变量模型,利用条件非线性独立结构学习高效的潜在表示;该模型能够捕捉极高维空间下的结构,可用于建模大规模未加工的图像,并通过从训练模型中的潜在空间中采样直接生成新图像;同时也演示了该模型在人体姿势预测中的应用,贝叶斯框架能够以一种合理的方式进行消岐,以包含数据动态特性的潜在空间先验。
Abstract
In this paper we present a fully
bayesian
latent variable model
which exploits conditional nonlinear(in)-dependence structures to learn an efficient latent representation. The latent space is factorized to repres
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