Oct, 2012

通过生成纠缠来分解变化因素

TL;DR提出了一个通过spike-and-slab受限玻尔兹曼机实现高阶交互来分离数据变异因素的新模型,与以往不同的是该模型不需要使用潜在因素的监督信息来训练,并在面部表情分类任务中展示了其效果。