本文主要是在Understanding Variational Autoencoders (VAEs) | by Joseph Rocca | Towards Data Science基础之上结合本人的一点浅显理解而成,感谢Joseph Rocca大神的无私分享。 VAE的核心思想是把隐向量看作是一个概率分布。具体而言,编码器(encoder)不直接输出一个隐向量,而是输出一个
提出生成图自监督学习模型 SeeGera:SeeGera 是一个生成图自监督学习(SSL)模型。据我们所知,这是第一个在无监督学习和监督学习任务方面与最先进的图对比学习(GCL)模型进行全面比较,并在两个任务中均表现出优越性的生成图SSL方法。 引入新颖的特征重构方法:提出一种新颖的特征重构方法,利用节点和特征嵌入,以提供细...
· Generative-Contrastive Graph Learning for Recommendation论文阅读笔记 · Variational Autoencoders for Collaborative Filtering · 强大的NVAE:以后再也不能说VAE生成的图像模糊了 · 深度学习与计算机视觉教程(16) | 生成模型(PixelRNN,PixelCNN,VAE,GAN)(CV通关指南·完结) 阅读排行: · EF Core 10 ...
Exploring Story Generation with Multi-task Objectives in VariationalAutoencodersZhuohan Xie Trevor Cohn Jey Han LauSchool of Computing and Information SystemsThe University of Melbournezhuohanx@student.unimelb.edu.au, t.cohn@unimelb.edu.au, jeyhan.lau@gmail.comAbstractGPT-2 has been frequently adapte...
encouraging the network to learn broader distributions. This simple insight has led to the growth of a new class of models - disentangled variational autoencoders. As it turns out, by placing a larger emphasis on the KL divergence term we're also implicitly enforcing that the learned latent di...
Variational Prototyping-Encoder: One-Shot Learning with Prototypical Images 论文笔记 摘要 生活中有多种多样的提示牌,指示着人们各种信息,这种我们人类很容易理解的信息表示对于机器来说却很难理解,作者正是从小样本学习的角度来来解决生活中的提示牌分类问题,本篇论文的主要创新点在于作者设计了一种变分原型编码...
P. and Hyv"{a}rinen A. Variational autoencoders and nonlinear ICA: a unifying framework. In International Conference on Artificial Intelligence and Statistics (AISTATS), 2020.概本文讨论identifiability的问题, 即pθ(x)=p~θ(x)⇒θ=~θpθ(x)=pθ~(x)⇒θ=θ~...
对VAE生成质量差的一个解释是 prior hole problem：即先验分布不能与总体后验近似。由于这种不匹配，潜伏空间中存在着在先验下密度很高的区域，而这些区域并不对应于任何编码图像。从这些区域的采样通常被解码为质量较差的图像。为了解决这个问题，我们提出了一个基于能量的先验，由一个基先验分布和一个重...
VAE（variationalautoencoder）Understanding Variational Autoencoders (VAEs)为何不能⽤AE的decoder来直接⽣成数据？因为这⾥的latent space的regularity⽆法保证 右边给出的例⼦，AE只是保证training过程中的cases的这些离散点，会导致严重的overfitting，你选中其他点的时候，不知道会发⽣什么，因为对于latent ...