AAAINov, 2021

向高中学生介绍变分自编码器

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TL;DR我们基于智能生成模型，通过设计基于网络的游戏和使用意象隐喻，向高中生介绍 Variational Autoencoders，帮助他们更好地理解 AI，创意艺术和哲学等学科，同时培养相关技能，这一方法在 22 名学生中得到实践证明。
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发现论文，激发创造
  • 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

  • 可控游戏层次混合的变分自编码器方法

    本研究使用变分自编码器（VAEs）对游戏关卡进行创意设计，通过训练 VAE 于超级马里奥兄弟和战神等游戏的数据，捕捉潜在空间，然后将这些空间用于生成结合了两种游戏特征的新的关卡片段，并通过潜在空间中的进化搜索进行进一步的优化。与类似的生成模型 Gan 和 VAE-GAN 相比，VAE 的方法在协作关卡设计方面表现出特别的优势。

    Feb, 2020

  • 动态变分自编码器：综述

    本文对可变自编码器 (VAE) 拓展至处理序列数据的方法进行了综述，提出并讨论了动态变分自编码器 (DVAEs) 这一类模型，详细介绍了七种 DVAE 模型，并通过语音分析 - 重构任务的实验基准进行了验证，最后探讨了 DVAE 模型的重要问题和未来的研究方向。

    Aug, 2020

  • 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

  • 使用变分自编码器生成可解释的表示

    本文提出了一个框架，利用结构化图形模型在变分自动编码器（VAEs）的编码器中导出可解释的表达，使得在给定图形模型的结构限制下执行推理，并使用深度生成模型处理高维度的杂乱领域变得更容易。同时在无监督和半监督的情况下，通过变分目标进行端对端的学习。

    Nov, 2016

  • 用变分自编码器生成多样性问题的创造力

    本文提出了一种基于变分自动编码器和长短期记忆网络的视觉问题生成算法，能够生成大量多样的问题，实现了一种创造性的算法来生成逼真的问题。

    Apr, 2017

  • 控制性文本生成的变分自编码器综述

    介绍了神经网络生成模型、自然语言处理、VAE、可控制生成、深度神经网络等相关概念和应用。

    Nov, 2022

  • 重新审视结构化变分自编码器

    通过现代机器学习工具来实现硬件加速、并行化和自动微分的消息传递算法，探讨并展示了 SVAE 模型的优势，从而表明现在是重新审视结构化变分自编码器的时候了。

    May, 2023

  • 对抗变分贝叶斯：统一变分自编码器和生成对抗网络

    介绍了 Adversarial Variational Bayes 技术，可以用于训练具有任意表达力的推理模型的变分自编码器，并将其与生成对抗网络建立起了原则上的联系。

    Jan, 2017

  • 变分自编码器简介

    该论文介绍了变分自编码器及其重要扩展，它们提供了学习深度潜变量模型及对应推理模型的原则框架。

    Jun, 2019