Dec, 2018
不确定性自编码器：通过变分信息最大化学习压缩表示
Uncertainty Autoencoders: Learning Compressed Representations via Variational Information Maximization
Aditya Grover, Stefano Ermon
TL;DR本研究借鉴于压缩感知技术提出了基于不确定性自编码器的无监督表示学习框架，利用低维投影作为自编码器的噪声隐含表示，并直接学习数据信号的压缩和恢复，这一模型统一了压缩感知、生成模型、降维方法等多种线性研究，所得的统计压缩感知结果比其他竞争方法平均提高 32%。