Principal Bit Analysis:
                Autoencoding with Schur-Concave Loss

                Sourbh Bhadane 1 Aaron B. Wagner 1 Jayadev Acharya 1

             Abstract                and g are selected through training from the class of func-
                                 tions realized by multilayer perceptrons of a given architec-
    We consider a linear autoencoder in which the
                                 ture (Hinton & Salakhutdinov, 2006). Yet, the canonical
    latent variables  ...