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Nov, 2018
使用分解特征表示改进抽象推理任务的泛化能力
Improving Generalization for Abstract Reasoning Tasks Using Disentangled Feature Representations
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Xander Steenbrugge, Sam Leroux, Tim Verbelen, Bart Dhoedt
TL;DR
本研究探究了利用解缠VAE学习一组从渡鸦渐进矩阵派生而来的关系推理问题的有用潜在空间的无监督表示学习的泛化特性，并显示出通过正确的目标函数使用无监督训练学习的潜在表示显着优于仅使用监督学习训练的相同体系结构，尤其是在泛化方面。
Abstract
In this work we explore the
generalization
characteristics of
unsupervised representation learning
by leveraging
disentangled vae's
to lea
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