Nov, 2019

门控变分自编码器：融合弱监督以促进解缠

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TL;DR本文讨论了利用弱监督方法进行可变自编码器（Variational AutoEncoders，VAEs）的训练过程，并提出了一种称为 Gated-VAE 的新模型来实现 VAEs 的解缠结性。该方法包括对表示嵌入进行划分和门控反向传播。实验结果表明，采用门控反向传播，比采用不带门控的 VAEs 模型在平均解缠结度、完整度和信息量方面都有所提高。
发现论文，激发创造
  • 引导式变分自编码器用于分离式学习

    设计一种算法 Guided-VAE，通过提供信号来实现 VAE 的潜在编码 / 嵌入，以学习可控的生成模型，该算法在表示学习，合成 / 采样改进，分类中取得了更好的效果

    Apr, 2020

  • 基于潜变量交换的弱监督学习解耦表示的 SW-VAE 模型

    提出一种名为 SW-VAE 的新型弱监督训练方法，该方法利用数据集的生成因素将输入观测对作为监督信号进行训练，并且引入了逐渐增加学习难度的策略来平滑训练过程。通过多个数据集的实验证明，该模型在表示分离任务上显示出明显的优于最先进方法的改进。

    Sep, 2022

  • 半监督深度生成模型学习分离表示

    该研究提出了一种使用图形模型和深度神经网络架构的变分自编码器，能够学习到不同的表示形式，进一步实现半监督学习，其生成的能力和区分能力也得到了充分验证。

    Jun, 2017

  • 超先验引导的无监督潜在表征分离

    本研究提出了一种在深度生成模型中实现无监督的解缠结潜在表示的方法，通过在 VAE 的潜在空间中引入反 Wishart 先验来实现潜变量之间的统计独立性，能够在多个数据集上优于 beta-VAE 和与最先进的 FactorVAE 相竞争。

    Sep, 2018

  • 半监督学习的解缩变分自编码器

    本文提出了一种名为 SDVAE 的半监督变分自编码器，其将输入数据转化为可解释和不可解释的特征表示，使用分类信息来规范可解释的特征表示，并使用强化学习来增强特征学习能力，此框架适用于图像和文本数据。

    Sep, 2017

  • 变分自编码器中的解缠纷问题

    本文提出了 VAEs 的解耦合方法，即分解潜在表示，通过先验中有结构的聚合编码和适当的重叠来满足。这种分解不仅能实现特定的解耦，还可通过引入先验来实现其他更丰富类型的约束，并通过控制先验和潜在空间分布来改善解耦效果。此外，还介绍了另一套训练目标和先验选择来控制分解和解耦，并对 β-VAE 在控制潜在空间重叠方面的性质进行了分析。

    Dec, 2018

  • 多层变分自编码器：从分组观察中学习解耦表示

    提出了 Multi-Level Variational Autoencoder 用于学习语义上相关并解耦的潜变量表示，将工作集中在组别和个体水平上的同时保持高效的测试时推理，以便对相关变量进行无监督控制。

    May, 2017

  • 基于参考变分自编码器学习分离表示

    该研究文章提出了一种基于参照的去混淆学习方法，并使用基于变分自编码器的深度生成模型成功学习到了无标注图像数据中的离散化部分解耦的表征。

    Jan, 2019

  • ProtoVAE: 无监督解缠的原型网络

    介绍了一种基于深度生成 VAE 模型和基于自我监督的深度度量学习 prototype 网络的方法，在无监督的情况下学习到可解释且区分的潜在因素表达式，实验结果表明了该方法在多个数据集上的表现优于现有方法。

    May, 2023

  • 通过循环一致变分自编码器分离变异因素

    本文提出了一种使用弱监督来将潜在空间分离成两个互补子空间的新架构，使用变分自编码器中的循环一致性，获得鼓舞人心的结果，并与利用对抗训练的最近作品进行了比较。

    Apr, 2018