Unsupervised discovery of nonlinear structure using contrastive backpropagation.
We describe a way of modeling high-dimensional data vectors by using an unsupervised, nonlinear, multilayer neural network in which the activity of each neuron-like unit makes an additive contribution to a global energy score that indicates how surprised the network is by the data vector. The connec...
Những tác giả chính: | Hinton, G, Osindero, S, Welling, M, Teh, Y |
---|---|
Định dạng: | Journal article |
Ngôn ngữ: | English |
Được phát hành: |
2006
|
Những quyển sách tương tự
-
Energy-based models for sparse overcomplete representations
Bằng: Teh, Y, et al.
Được phát hành: (2004) -
A fast learning algorithm for deep belief nets.
Bằng: Hinton, G, et al.
Được phát hành: (2006) -
Unsupervised part discovery from contrastive reconstruction
Bằng: Choudhury, S, et al.
Được phát hành: (2021) -
Backpropagation and the brain
Bằng: Lillicrap, TP, et al.
Được phát hành: (2020) -
Unsupervised discovery of parts, structure, and dynamics
Bằng: Xu, Zhenjia, et al.
Được phát hành: (2020)