Генеративная модель автокодировщиков, самообучающихся на изображениях, представленных выборками отсчетов

В работе обосновывается концепция автокодировщиков, ориентированных на автоматическую генерацию сжатых изображений. Предлагается решение задачи синтеза подобных автокодировщиков в контексте методов машинного обучения, понимаемого здесь как обучение по выборке из самих же данных. Для этих целей разработано специальное представление изображений с помощью выборок отсчетов контролируемого размера (выборочных представлений). Основываясь на специфике данного представления формализуется порождающая (генеративная) модель автокодировщиков, которая затем конкретизуется до вероятностной параметрической модели отсчетов в виде смеси компонент. На основе концепции рецептивных полей обсуждается редукция общей модели смеси компонент до сеточной модели финитных компонент экспоненциального семейства, допускающего синтез реалистических с вычислительной точки зрения алгоритмов кодирования.