Dec, 2018

带有常曲率潜在流形的对抗自编码器

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TL;DR本文提出了 CCM-AAE，一种概率生成模型，用于以 CCM 作为嵌入空间，通过与定义在 CCM 上的概率分布匹配来训练编码器，使其隐式地学习在 CCM 上表示数据。实验结果表明，在多个任务中都优于基于欧几里得和非欧几里得几何的其他自编码器。
constant-curvature riemannian manifoldsprobabilistic generative modeladversarial autoencodernon-euclidean geometrydata distribution
发现论文，激发创造
  • 通过在常曲率流形上学习图嵌入实现图流变更检测

    提出一种基于常曲率黎曼流形的神经网络和改变检测框架的方法来检测归属图流中的变化，这种方法使用了嵌入技术来代表图，表明使用常曲率黎曼流形更加适合，能够比使用欧几里得流形的方法更好地检测小量的改变。

    May, 2018

  • 混合曲率变分自编码器

    本文提出一种混合曲率变分自编码器，可以在常数曲率的黎曼流形上训练，其中每个组件的曲率可以是固定或可学习的，将欧几里得变分自编码器推广到曲线潜空间，并在组件的曲率接近 0 时恢复欧几里得空间。

    Nov, 2019

  • 具有几何正则化的可扩展和可逆流形学习自编码器

    本文提出了一种基于自动编码器与流形学习结合的数据探索方法，利用几何正则化项鼓励学习得到的潜在表示沿着数据的内在几何结构发展，并与常规方法相比较，证明该方法在保留内在结构、扩展能力和数据重构方面具有优势

    Jul, 2020

  • 对抗逼近自编码器用于图像生成和操作

    本文提出了一种新方法，即采用对抗逼近自动编码器（AAAE）来研究具有对抗逼近的潜在代码，从而提高重建质量并学习具有流形结构的潜在空间，同时不需要对潜在代码进行正则化。

    Feb, 2019

  • 计算可行的黎曼流形用于图嵌入

    本研究探索了在借助矩阵流形学习和优化图嵌入的情况下，如何在曲线里曼尼流形中提高图像嵌入的表现。我们的实验结果证明，在各种衡量不同图形属性的指标基础上，我们通常优于基于超球体和椭球嵌入的欧几里得嵌入，从而为非欧几里得句子嵌入在机器学习流水线中的优势提供了新的证据。

    Feb, 2020

  • VTAE: 变分转换自编码器与流形学习

    提出了一种变分空间转换自编码器（VTAE），通过在 Riemann 流形上最小化测地线来改善表征学习，并提高计算机视觉任务的预测准确性和适用性，包括图像插值和重构。

    Apr, 2023

  • 同胚变分自编码的探索

    本文研究了流形值潜变量的使用，特别是连续可微的对称群（李群）的情况，展示了如何通过将再参数化技巧扩展到紧连李群来构造带有李群潜变量的变分自编码器，并通过实验展示了匹配潜在数据流形拓扑结构的流形值潜变量对于保留拓扑结构和学习良好的潜空间至关重要。

    Jul, 2018

  • Jacobin 秩约束下的流形学习问题的自编码器

    该文探讨运用流形学习的方法和 Ky-Fan 范数约束来降低自编码器中隐藏空间的维度。

    Jun, 2023

  • 具有学习潜在结构的变分自编码器

    本文提出了一种新型的 Variational Autoencoder with Learned Latent Structure（VAELLS）模型，该模型融合了可学习的流形模型，使得先验分布与数据流形匹配，并允许定义潜在空间中的生成变换路径，同时尝试在已知潜在结构的情况下进行验证，并展示了该模型在现实世界数据集上的性能。

    Jun, 2020

  • 用 VAEs 学习平坦的潜在流形

    本研究提出了一种基于 Riemannian geometry 的扩展的变分自编码器框架，可以学习平面的潜在流形，通过约束优化问题和使用更具表达力的层次先验代替紧凑先验，使得在保留直线状方法的计算效率的同时，能够在视频跟踪基准测试中接近监督学习方法的性能。

    Feb, 2020