Теория автоэнкодеров и генерирующих моделей последнее время получила серьезное развитие, но достаточно мало работ посвящено тому, как можно использовать их в задачах распознавания. При этом свойство автоэнкодеров получать скрытую параметрическую модель данных и математические следствия из этого дают возможность связать их с Байесовскими методами принятия решения.
В статье предложен оригинальный математический аппарат «набор автоэнкодеров с общим латентным пространством», который позволяет выделять абстрактные понятия из входных данных и демонстрирует способность к «one-shot learning». Кроме того, с его помощью можно преодолеть многие фундаментальные проблемы современных алгоритмов машинного обучения, основанных на многослойных сетях и подходе «Deep learning».
Читать полностью »
