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2019-12-04

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oltzmann机器铺平了道路。 自上而下的信息在人类感知中起着核心作用,但在许多当前最新的深层网络(例如卷积神经网络(CNN))中所起的作用相对较小。这项工作旨在探索一种途径,通过这种途径,自上而下的信息可以对当前的深度网络产生直接影响。我们通过学习和使用与三种类型的转换(每种都是仿射转换的限制)的网络内部效应相对应的“生成器”来探索该路径,即旋转,缩放和平移。我们演示了如何利用这些学到的生成器将自上而下的信息传输到新颖的设置,如转换(和相关生成器)在网络内部所对应的“功能流”所介导的。具体来说,我们研究三个方面:1)使用生成器作为合成转换图像的方法的一部分---给定先前看不见的图像,生成与一个或多个指定转换相对应的图像版本,2)“零镜头学习” ---当提供与未知量转换效果相对应的特征流时,将学习的生成器用作方法的一部分,通过该方法可以对转换量进行精确分类,即使对于训练期间从未观察到的量也是如此;以及3)(在CNN内部)“数据增强”-通过使用学习的生成器直接在“ CNN内部”提供额外的训练来提高现有网络的分类性能。 用于表示学习和降维的几种流行的图形嵌入技术依赖于执行计算量大的特

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