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Original title:
Connectionist Models for Learning Local Image Descriptors: An empirical case study
Translated title:
Connectionistische Modelle lernen kompakte Repräsentationen für Bildausschnitte: Eine empirische Untersuchung
Author:
Year:
2016
Document type:
Dissertation
Institution:
Fakultät für Informatik
Advisor:
van der Smagt, Patrick (Prof. Dr.)
Referee:
van der Smagt, Patrick (Prof. Dr.); Schmidhuber, Jürgen (Prof. Dr.)
Language:
en
Subject group:
DAT Datenverarbeitung, Informatik
Keywords:
deep learning, convolutional networks, graphical models
Translated keywords:
tiefe Modelle, Konvolutionsnetze, graphische Modelle
TUM classification:
DAT 708d; DAT 815d
Abstract:
This thesis demonstrates that supervised as well as unsupervised Neural Network-based approaches can learn compact descriptors for local image patches. Additionally it is shown that Explicit Negative Contrasting improves multi-view graphical models. Also, Hobbesian Networks are introduced, utilizing differential equations to induce deep models. Finally, vaeRIM combines variational inference with unsupervised clustering in a novel way.
Translated abstract:
Diese Arbeit zeigt, dass sowohl überwachte als auch unüberwachte Neuronale Netzwerkarchitekturen kompakte Repräsentationen für kleinteilige Bildausschnitte lernen können. Außerdem werden drei algorithmische Entwicklungen vorgestellt: Explicit Negative Contrasting verbessert multi-modale graphische Modelle. Hobbes'sche Netze induzieren tiefe Architekturen mittels Differentialgleichungen und vaeRIM kombiniert variationelle Inferenz mit unüberwachtem Clustering.
Date of submission:
07.12.2015
Oral examination:
15.06.2016
File size:
8954179 bytes
Pages:
285
Last change:
03.08.2016
BibTeX