Aug, 2018

针对细粒度仇恨言论分类的分层式 CVAE

PDF
TL;DR本文提出了一种新的细粒度仇恨言论分类任务的方法，使用条件变分自编码器作为判别模型，并扩展到分层架构，利用附加的仇恨类别信息进行更准确的预测，实验证明采用该方法显著提高了分类性能且优于常用的判别式模型。
automated hate speech detectionfine-grained classificationhierarchical architectureconditional variational autoencoderdiscriminative models
发现论文，激发创造
  • 基于分层条件变分自编码器的声学异常检测

    该研究旨在开发一种基于声学信号的无监督异常检测方法，提出了一种名为 HCVAE 的新方法，利用可用的分类层次知识来完善潜空间表示，提高异常检测性能，并在不同领域进行实证研究，其性能優于基线系统 15％的 AUC 得分。

    Jun, 2022

  • 通过非对称训练生成细粒度图像的 CVAE-GAN

    本文提出一种融合自编码器和生成式对抗网络的变分生成式对抗网络模型，用于合成细粒度类别中的图像。该模型采用交叉熵损失和均值偏差目标函数，学习潜在属性和标签对图像的影响关系，并利用特征匹配保持生成图像的结构。实验结果表明该模型可以生成高度写实、具有细粒度标签的图像。

    Mar, 2017

  • 可扩展的分解层次变分自编码器训练

    本文介绍一种基于变分推断的分层生成过程的因式分解分层变分自编码器（FHVAE）模型，该模型在许多语音应用方面已被证明可行，但其原始论文中提出的训练算法不适用于规模更大的数据集。本文提出了一种分层采样训练算法来解决这一问题，并对不同类型的数据集进行了全面评估，证明了我们提出的算法对所有数据集都表现出所需的特性。

    Apr, 2018

  • 高级条件变分自编码器（A-CVAE）：通过解离潜在特征表示进行开放领域对话生成解释的探索

    本研究旨在通过介绍一种认知方法，利用先前的知识驱动生成模型，实现在中尺度特征分离中调节潜在变量，使得深度学习的开放领域对话系统可以生成更高质量和更可解释性的对话。

    Jul, 2022

  • 层次化草图归纳用于释义生成

    本文提出了一种生成抄袭的生成模型，它通过条件语法草图鼓励语法多样性。在 HRQ-VAE 的基础上，我们提出了一种学习散列编码分解的方法，表示输入的精细到粗糙的信息。通过 HRQ-VAE，我们可以将输入句子的句法形式编码为通过层次结构的路径，以便更容易地在测试时预测语法素描。实验结果证明了 HRQ-VAE 可以学习输入空间的层次表征，并生成比以前系统更高质量的抄袭。

    Mar, 2022

  • 一种用于语音增强的循环变分自编码器

    本文提出一种基于递归变分自编码器（RVAE）的语音增强的生成方法， 通过与非负矩阵分解噪声模型相结合，仅使用干净的语音信号训练深度生成语音模型， 并在测试时微调 RVAE 的编码器以近似给出噪声语音观测下的潜在变量的分布。与基于前馈完全连接体系结构的先前方法相比，所提出的递归深度生成语音模型引入了潜在变量上的后期时间动态，其在语音增强结果方面表现更好。

    Oct, 2019

  • 短文本对话生成中的离散 CVAE

    本文研究主要通过在条件变分自编码器中引入具有显式语义意义的离散潜变量，从而提高短文本对话生成质量并增加多样性。实验证明，该模型在自动评估和人类评估中表现出色。

    Nov, 2019

  • 利用分层语义嵌入进行精细化表示学习和识别

    通过 Hierarchical Semantic Embedding (HSE) 框架在深层神经网络中整合不同层级的类别预测，从而实现对复杂图像的精细分类，该方法优于基线模型和现有竞争对手，可以应用于精细图像识别领域。

    Aug, 2018

  • 条件变分自编码器进行异常检测

    本文探讨了如何使用变分贝叶斯和变分自编码器（VAEs）进行异常检测（AD）任务，提出了一个新的方法来处理具有层次结构的数据。该方法在经典机器学习基准测试和监测 CERN 大型强子对撞机（LHC）实验的触发系统等应用中表现出卓越的性能。

    Oct, 2020

  • 多说者语音合成的细粒度噪声控制

    本文提出了一种基于对抗训练、表示瓶颈和音框级建模的无监督噪音建模方法和基于全层次变分自编码器的细粒度语调建模方法，以更好地进行语音合成并将主要因素与噪声和背景噪声分离。

    Apr, 2022