用于多模态数据的变分自编码器在数据分析中具有许多任务的潜力，如表示学习、条件生成和插补。我们通过用软约束替换这些硬约束，提出了一种新的专家混合先验方法，软指导每个模态的潜编码向共享的聚合后验靠近，从而得到一个更好的潜编码表示，并提高了对缺失数据模态的填充能力。在多个基准数据集和具有挑战性的现实神经科学数据集上进行了广泛实验证明，与现有方法相比，学到的潜编码表示和缺失数据模态的插补有所改进。

Mar, 2024

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

本文提出一种分解的分层变分自动编码器，能够在无监督的情况下从序列数据中学习分离和可解释的表征。该模型基于多尺度信息的分层结构，实现了针对不同潜变量集合的序列依赖先验和序列无关先验。通过在两个语音语料库上的实验，表明该模型能够通过操纵不同的潜变量集合来转换说话人或语言内容，并在说话人验证和自动语音识别任务中优于基线模型。

Sep, 2017

factVAE 是一种鲁棒的深度生成模型，能够处理多方面的数据，在缺失数据的情况下表现良好，并且以一种能够鼓励群体和潜在维度之间分离的方式进行处理。

Jun, 2018

本文提出了一种基于 PVAE 的多模态生成模型，可将共享因素和模态相关因素编码为不同的潜变量，用于生成符合不同语义和风格要求的条件数据，并利用发现的语义单元在两个音频 / 图像数据集上完成了定量和定性的评估。

May, 2018

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

本篇论文提出了一种新方法 FA-VAE，以克服深度生成模型的解释性，灵活性和模块化方面的局限性，并提高了数据共享和迁移学习的性能。

Jul, 2022

使用高维临床数据和变分自编码器 (VAE) 学习的低维嵌入可用于基因组关联研究和多基因风险预测，而在基因关联研究中，FactorVAE 和 beta-VAE 相较于标准 VAE 或非变分自编码器在哮喘和慢性阻塞性肺疾病的全基因组显著位点数量、遗传度和多基因风险评分的性能上表现更好，而且 FactorVAE 在正则化超参数的多个值上效果显著，而 beta-VAE 对超参数的值非常敏感。

Jul, 2023

通过渐进式学习独立层级表示，本文提出了一种策略来提高 Deep Generative Models 如 Variational Auto-Encoder 的去纠缠性能，该模型从最抽象的表示开始学习，并逐渐增加网络结构以介绍不同层次的表示。在两个基准数据集上，本文通过三个去纠缠度量定量地证明了所提出模型相比于现有作品的改进，包括我们提出的补充相互信息差度量。我们提供了定性和定量的证据，论证了学习进程如何提高分解成层级表示的性能。本文通过同时利用层级表示学习和渐进式学习的优势，是我们目前发现的第一次尝试通过逐步增加 VAE 的能力来提高去纠缠性。

Feb, 2020

研究发现将先前仅仅被孤立考虑的两个经验法则相结合可以避免后验坍塌，提高了模型的性能表现。虽然该方法的 ELBO（证据下界）较差，但在保留隐变量的能力及对训练数据分布的建模方面表现更好，说明传统的 VAE 目标函数可能无法同时平衡表示学习和数据分布建模。

Sep, 2019