М. В. Фигурнов, К. А. Струминский, Д. П. Ветров, “Устойчивый к шуму метод обучения вариационного автокодировщика”, Интеллектуальные системы. Теория и приложения, 2017, том 21, выпуск 2,страницы 90

Устойчивый к шуму метод обучения вариационного автокодировщика

М. В. Фигурнов^a, К. А. Струминский^b, Д. П. Ветров^c

^a Московский государственный университет имени М. В. Ломоносова
^b Факультет компьютерных наук, Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»
^c Московский государственный университет имени М. В. Ломоносова, факультет вычислительной математики и кибернетики

Аннотация: Вариационный автокодировщик (ВАК) - вероятностный метод обучения без учителя, использующий глубинное обучение. В статье предлагается устойчивый к шуму метод обучения ВАК, основанный на модификации функции правдоподобия. Предлагаются и анализируются две нижние оценки в качестве целевых функций для ВАК. Эффективность метода продемонстрирована в экспериментах с искусственно добавленными шумовыми объектами.

Ключевые слова: обучение без учителя, генеративное моделирование, вариационный автокодировщик, важностно-взвешенный автокодировщик, робастность, устойчивость к шуму.