KDDFeb, 2023

符号回归数学表达式的高效生成器

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TL;DR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。
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发现论文，激发创造
  • 用变分自编码器生成符号表达式

    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。

    Jan, 2023

  • 可扩展的分解层次变分自编码器训练

    本文介绍一种基于变分推断的分层生成过程的因式分解分层变分自编码器（FHVAE）模型，该模型在许多语音应用方面已被证明可行，但其原始论文中提出的训练算法不适用于规模更大的数据集。本文提出了一种分层采样训练算法来解决这一问题，并对不同类型的数据集进行了全面评估，证明了我们提出的算法对所有数据集都表现出所需的特性。

    Apr, 2018

  • 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

  • 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

  • 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

  • 变分循环自编码器

    该论文提出了一种模型 —— 变分循环自编码器（VRAE），结合了 RNN 和 SGVB 的优点，可用于针对大规模时间序列数据进行高效的无监督学习，将时间序列数据映射为潜在向量表示。该模型具有生成性，因此可以从潜空间的样本生成数据。此外，该模型能够利用无标记数据，通过初始化权重和网络状态，促进 RNN 的监督训练。

    Dec, 2014

  • 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

  • 非参数变分自编码器用于分层表示学习

    本文提出了一种层次非参数变分自编码器模型，以结合树状结构的贝叶斯非参数先验和变分自编码器来实现无限灵活性的潜在表征空间，进而在视频表征学习上取得更好的效果。

    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