Abstrakti
We propose a novel deep learning paradigm of differential flows that learn a stochastic differential equation transformations of inputs prior to a standard classification or regression function. The key property of differential Gaussian processes is the warping of inputs through infinitely deep, but infinitesimal, differential fields, that generalise discrete layers into a dynamical system. We demonstrate state-of-the-art results that exceed the performance of deep Gaussian processes and neural networks
Alkuperäiskieli | Englanti |
---|---|
Otsikko | The 22nd International Conference on Artificial Intelligence and Statistic |
Sivut | 1-15 |
Sivumäärä | 16 |
Vuosikerta | 89 |
Tila | Julkaistu - huhtikuuta 2019 |
OKM-julkaisutyyppi | A4 Artikkeli konferenssijulkaisuussa |
Tapahtuma | International Conference on Artificial Intelligence and Statistics - Naha, Japani Kesto: 16 huhtikuuta 2019 → 18 huhtikuuta 2019 Konferenssinumero: 22 |
Julkaisusarja
Nimi | Proceedings of Machine Learning Research |
---|---|
Kustantaja | PMLR |
Vuosikerta | 89 |
ISSN (elektroninen) | 2640-3498 |
Conference
Conference | International Conference on Artificial Intelligence and Statistics |
---|---|
Lyhennettä | AISTATS |
Maa | Japani |
Kaupunki | Naha |
Ajanjakso | 16/04/2019 → 18/04/2019 |