Jan, 2023

用变分自编码器生成符号表达式

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TL;DR本文利用变分自编码器提出了一种用于生成符号表达式的深度学习框架，在嘈杂的数据条件下优于传统符号回归的准确率，并归纳了各类数据集及其恢复率相关知识。
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发现论文，激发创造
  • 符号回归数学表达式的高效生成器

    本文提出了一种基于新颖的变分自编码器生成分层结构的符号回归方法，将简单的原子单元与共享权重相结合，递归地编码和解码分层中的个体节点，通过随机化搜寻分层结构的空间，能够在符号回归任务中准确且高效地构建等式。

    Feb, 2023

  • 深度符号回归：通过寻求风险策略梯度从数据中恢复数学表达式

    提出了利用深度学习解决符号回归的框架，该框架使用循环神经网络生成数学表达式分布，并使用新颖的风险寻求策略梯度来训练网络生成更好的拟合表达式。该算法在一系列基准问题中表现优于几种基准方法，包括符号回归的黄金标准 Eureqa。

    Dec, 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

  • 变分自编码回归：应用于脑衰老分析

    本文提出了一种统一的概率模型，用于学习成像数据的潜在空间并执行监督回归，利用 VAE 和神经网络回归器的联合正则化可以更精确地预测 MR 图像的年龄，实现了对人脑结构发育规律的直观解释。

    Apr, 2019

  • 语法变分自编码器

    本文介绍了一种使用基于上下文无关文法的句法树进行编码和解码的变分自编码器，用于生成离散数据，此方法可以保证生成数据的有效性，并在符号回归和分子合成的贝叶斯优化中展示出更好的性能。

    Mar, 2017

  • 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

  • 通过变分自编码器对表情进行建模的表达性语音合成

    本文提出一种将自回归语音合成模型 VoiceLoop 与变分自编码器 VAE 相结合的方法，通过在语音生成过程中显式建模全局特征，控制生成语音的表达方式从而提高语音合成的表现力。

    Apr, 2018

  • eVAE: 进化变分自编码器

    该研究提出了一种将遗传算法和变分自编码器相结合的进化变分自编码器方法，通过动态生成和更新不确定性权衡学习，解决了现有方法中面临的问题，包括 KL 消失问题和基于深度学习中的早期收敛和随机搜索问题。实验结果表明，与竞争方法相比，eVAE 在文本生成、图像生成质量等方面均有显著改善。

    Jan, 2023

  • 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

  • 面向结构化数据的语法导向变分自编码器

    通过引入 stochastic lazy attributes，提出了一种基于语法制导的变分自编码器以捕捉离散结构的语法和语义约束，并使用编程语言和分子优化等应用程序对其进行了评估。

    Feb, 2018