Jan, 2019

Poincaré 变分自编码器实现连续的分层表示

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TL;DR本文利用 Poincaré 球模型的超几何结构作为潜变量空间，研究了 VAE 在这个空间的运用，该方法在嵌套数据结构下表现出色，并展现了超几何结构对于 VAE 的优越性。
variational auto-encoderhyperbolic geometryhierarchical structuresgeneralizationembeddings
发现论文，激发创造
  • 非参数变分自编码器用于分层表示学习

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    Mar, 2017

  • 混合曲率变分自编码器

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    Nov, 2019

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    Dec, 2018

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    Jun, 2023

  • 变分自编码器中学习潜在子空间

    本文提出了一种基于变分自编码器的生成模型，使用互信息最小化学习与每个标签相关的低维潜空间，并展示了其在特征操作上的实用性。

    Dec, 2018

  • 变分图自编码器

    本文提出可变图自编码器 (VGAE) 框架，用于处理基于变分自编码器 (VAE) 的图结构数据无监督学习模型。该模型基于潜在变量，能够学习图的可解释的潜在表示。在引文网络的链接预测任务中，我们使用图卷积网络 (GCN) 编码器和内积解码器来展示该模型。与大多数现有的图结构数据和链接预测无监督学习模型相比，我们的模型可以自然地融入节点特征，从而在许多基准数据集上显著提高预测性能。

    Nov, 2016

  • 超球面变分自编码器

    本研究提出了利用 von Mises-Fisher 分布替代 Gaussian 分布模型的 VAE，能更好地捕捉数据中的超球面潜在结构，且在低维数据类型中优于传统 VAE。

    Apr, 2018

  • 变分自编码器教程

    介绍了变分自编码器（VAE）背后的直觉，解释了其背后的数学原理，并描述了它们的一些经验行为。

    Jun, 2016

  • APo-VAE：超几何空间中的文本生成

    本文探讨了一种超几何潜空间的文本生成方法，通过引入 Adversarial Poincare Variational Autoencoder 的模型，在超平面球中以包裹的正态分布方式定义潜变量的先验和变分后验。本文通过在语言建模和对话响应生成任务中的实验表明了该方法在捕获超几何空间中的潜在语言层次结构方面的优越性。

    Apr, 2020

  • 变分自编码器的三种变体

    通过引入第二个参数化的编解码对和一个额外的固定编码器，我们发展了三种 VAE 的变种，并使用神经网络学习编码器 / 解码器的参数来比较这些变种与原始 VAE 的 ELBO 逼近。其中一种变化导致了一个 EUBO，可以与原始 ELBO 一起用于研究 VAE 的收敛性。

    Dec, 2022