ИСТИНА

Рассмотрена модель глубоких гауссовых смесей с последовательным уменьшением размерности для решения задач кластеризации. Реализация алгоритма сравнивается с классическими методами обучения данного класса — методов обучения без учителя, такими как k-средних, иерархической кластеризацией и ЕМ-алгоритмом разделения смесей распределений в классическом его понимании. Рассматривается вопрос эмпирического определения оптимального числе слоев модели, в частности, на основе различных информационных критериев. Также рассматривается сравнение данной модели и ряда методов обучения с учителем.