ICMLOct, 2019

基于率失真优化指导的自编码器实现欧几里得潜变量等距嵌入

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TL;DR为了解决深度生成模型在重现概率分布函数方面的局限性，本文提出了一种基于速率失真优化的自编码器，通过实现等距性质来嵌入数据空间，取得了非常良好的无监督异常检测性能，并且在四个公共数据集上优于现有方法。
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发现论文，激发创造
  • VAE 的量化理解作为非线性缩放等距嵌入

    本文通过变分自编码器中差分几何与信息论的解释提供了对变分自编码器属性的量化理解，然后从变换编码的类比出发阐明了变分自编码器可以映射到一个隐式等距嵌入中，并得出了每个潜在变量的重要性的定量评估方法。

    Jul, 2020

  • 神经等度：驯服等变机器学习的变换

    实际几何和 3D 视觉任务充满了令人困惑的对称性，该论文介绍了一种名为神经等距映射的自动编码器框架，它学习将观察空间映射到通用的潜在空间，在这个空间中，当相应的观察在世界空间中有几何关系时，编码是由等距映射相关的。这种方法形成了一个有效的自监督表示学习的基础，并且我们证明了一个在预训练的潜在空间中操作的简单暗箱神经网络能够达到与精心设计的手工网络相媲美的结果，以处理复杂的非线性对称性。此外，等距映射捕捉了世界空间中相应变换的信息，我们展示了这使我们能够直接从相邻视图的编码之间的映射的系数为相机姿态回归。

    May, 2024

  • 几何自编码器 -- 眼见即所解码

    本文提出了一种名为 “几何自编码器” 的数据可视化方法，该方法采用低维潜在空间的自编码器训练，通过微分几何学的角度，引入新的正则化项，减少误差导致的畸变，使数据结构的可视化更加准确。

    Jun, 2023

  • 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

  • 变分自编码器中潜空间的自适应压缩

    这篇文章介绍了一种对变分自动编码器 (VAEs) 进行简单扩展的方法，通过渐进性减小潜空间大小来自动确定训练过程中的最佳潜空间大小，并将该方法与传统的超参数网格搜索进行比较，结果表明其速度显著更快，且在四个图像数据集上实现了最佳的维度。此外，还证明了我们方法的最终性能与从头开始训练的最佳潜空间大小相当，因此可能作为一种便利的替代方法。

    Dec, 2023

  • 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

  • 通过码率失真自编码器实现视频压缩

    本文提出了一种基于深度生成模型的视频压缩方法，采用三维自编码器和自回归先验以最小化速率失真损失，实现编码效果优于现有的基于运动补偿或插值的视频压缩网络，并且在设计选择和压缩技术方面进行了系统评估和扩展，包括语义压缩、自适应压缩和多模态压缩，以便在非标准成像传感器捕获的多个模态数据上实现联合压缩。

    Aug, 2019

  • Poincaré 变分自编码器实现连续的分层表示

    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。

    Jan, 2019

  • 使用已学习的相似度度量进行像素外的自编码

    提出了一种自动编码器技术，结合了变分自动编码器与生成式对抗网络，可透过特征表示量测数据空间的相似性，进而以特征误差为基础重新构建数据分布，其具有位移不变性，运用在脸部图像上可提供更优的视觉保真度，并能够学习出抽象且高层次的视觉特征。

    Dec, 2015

  • 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