Non-linear Probabilistic Models for Representational Recognition and Unsupervised Learning in Vision

这是一种新的计算机技术，它是一种新的计算机技术。Für viele Arten von Daten，haben最先进的分析在den letzten Jahren groçe Fortschritte Damit erzielt，dass Bayes‘sche Methodiken ihre Anwendung fan den，die es erlabten die Regelmäçigkeiten in der Daten Statistik zu Model lieren。Für Visuelle Daten beruhen heutige ansätze jedoch immer noch auf einer sehr ungenauen Modellierung charakteristischer Daten-Eigenschaften.因此，我们在《稀疏编码》、《独立分量分析》、《非负矩阵分解》、《非负矩阵分解》、《在我们的生活中，所有的事情都发生了，所有的事情都发生了。1.从现在到现在，所有的模型都是这样的：1.从根本上说，这是一种不变的模型；2.不同的是，不同的模型不同。在此之前，我们将为您提供更多的服务，包括更多的服务和更多的服务。这是一种新的算法，它代表了一种直观的视觉效果，而另一种形式的算法则是来自德国的一种新算法。我们是一种新的技术，它是一种新的技术，是一种新的技术，它是一种新的技术，是一种新的技术。

Ein seit langem verfolgtes Ziel im Bereich des Computer Sehens ist das unüberwachten Lernen von elementaren Komponenten aus Bildern. Für viele Arten von Daten, haben state-of-the-art Ansätze in den letzten Jahren große Fortschritte damit erzielt, dass Bayes’sche Methodiken ihre Anwendung fanden, die es erlaubten die Regelmäßigkeiten in der Daten Statistik zu modellieren. Für visuelle Daten beruhen heutige Ansätze jedoch immer noch auf einer sehr ungenauen Modellierung charakteristischer Daten-Eigenschaften. So beruhen Modelle wie “Sparse Coding”, “Independent Component Analysis”, oder “Non-negative Matrix Factorization” auf den Annahmen, dass 1. elementare Komponenten sich linear super-positionieren; dass 2. versteckte Modellvariablen unabhängig sind; und dass 3. eine feste Komponenten-Position angenommen wird. In diesem Projekt werden Modelle untersucht werden, die sich in all diesen entscheidenden Punkten von herkömmlichen Modellen unterscheiden. Basierend auf den modernen Ansätzen der generativen Modelle werden wir 1. nicht-lineare Komponenten Kombinationen betrachten, 2. lernbare Strukturen für abhängige a priori Wahrscheinlichkeiten einführen, und 3. aktiv Muster-Transformationen für invariantes Erkennen modellieren. Während die Behandlung eines jeden einzelnen dieser Punkte einen wichtigen Fortschritt bedeutet, kann durch eine Kombination dieser Ansätze eine gänzlich neue Klasse von Komponenten Extraktions Modellen geschaffen werden. Die neu entwickelten Lern-Algorithmen werden auf schwierige Formen visueller Daten angewandt werden können und ermöglichen praktische Anwendungen die weit über die Möglichkeiten bisheriger Algorithmen hinausgehen. Wir werden eine neu Technologie für die visuelle Datenverarbeitung entwickeln, die genau dort ansetzt, wo heutige Methodiken ihre größten Schwierigkeiten haben.