其实这篇博客所能讲解的也只是沧海一粟,所讲的方法几乎全部都是 Vanilla VAE based methods,想了解更多的建议阅读综述[1]。 纯小白建议从头看起,想快速了解解耦表示的可以从第七章开始看。 (可能)是对初学者最友好的解耦表示入门阅读材料。 先不考虑解耦表示的含义与意义,顺着文章逻辑阅读,后面会豁然开朗起来。 ...
这篇文章[1]主要是对解纠缠表征(disentangled representation)进行的定义,给之前混乱的定义指明了方向,从而推动后面相关研究的发展。 1.解纠缠表征(Disentangled Representation) 什么是解纠缠,最早由 Bengio 等在[2]给出,解纠缠学习到的是分解后的表征。目前深度学习基本上处于类似于人类大脑直觉的阶段,是一种基于类似...
disentangled representation learningdisentangled representation learning 解缆表示学习(DisentangledRepresentationLearning)是指通过对数据的分析来探索隐藏的低纬、高纬和不可见的特征,以改进机器学习性能和开发更先进的机器学习算法的一种方法。它主要是为了解决复杂性问题,以便更好地理解人类世界中的挑战和机器学习算法。解缆...
解耦表示学习是一种深度学习技术，旨在通过数据学习使表示变量的每一维能够相互独立，并具有明确的指导意义。以下是关于解耦表示学习的详细解释：核心目标：变量独立性：解耦表示学习的核心目标是使表示变量的每一维能够相互独立。这意味着模型能够区分并理解不同数据维度背后所代表的概念。明确指导意义：每一维...
在探讨解耦表示学习（Disentangled Representation Learning）这一领域时，我们首先需要理解其核心目标与意义。解耦表示学习旨在通过数据学习，使得表示变量的每一维能够相互独立，同时具有明确的指导意义。换句话说，目标是让模型能够区分并理解不同数据维度背后所代表的概念，从而实现对输入数据的更深层次的解释与...
Disentangled Representation Learning (DRL) aims to learn a model capable of identifying and disentangling the underlying factors hidden in the observable data in representation form. The process of separating underlying factors of variation into variables with semantic meaning benefits in learning ...
这篇文章中,提出了基于解开表示disentangled representation的,在没有成对训练数据情况下,产生多样的输出。为了实现多样性,将图片分解为两个空间:一个域不变的内容空间来捕捉不同域之间的共享信息,和属性空间的特殊域。此模型从给定图片中提取解码的内容特征以及从属性空间中采样的属性向量来在测试阶段产生多样性图片。
This is a curated list of papers on disentangled (and an occasional "conventional") representation learning. Within each year, the papers are ordered from newest to oldest. I've scored the importance/quality of each paper (in my own personal opinion) on a scale of 1 to 3, as indicated ...
在这篇论文中，作者提出了 Disentangled Representation GAN(DR-GAN) 。如下图：如下图是之前的GAN和作者提出的DR-GAN的对比图：DR-GAN有两个变形，一个 basic model ，它将一副图片作为输入，称为 single-image DR-GAN ，另一个是 multi-image DR-GAN ，它的输入是多个图片。通常情况下GAN包含...
DR-GAN:Disentangled Representation Learning GAN for Pose-Invariant Face Recognition论文解读,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。