Oct, 2023

条件非线性 Autoencoder 用于轨迹预测

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TL;DR这篇论文提出了改进的 CVAE 模型，采用无味采样、更结构化的混合潜空间和更富表达力的推理方法，用于轨迹预测和图像建模任务，并在各自数据集上优于现有方法和基准模型。
cvaetrajectory predictionunscented samplingmixture latent spaceimage modeling
发现论文，激发创造
  • 非线性自编码器

    该研究探讨了使用无香精变换来改进变分自编码器生成模型的表现，使用更具信息量和低方差的后验表示来确保更高质量的重建，并使用 Wasserstein 分布度量来替换 KL 散度以允许更快的后验分布，最后得到了一种竞争力强的确定性采样 VAE，可在脚手架分数上提高性能，训练方差较低。

    Jun, 2023

  • 多模态车辆轨迹预测的分层潜在结构

    利用层级潜在结构和车道级上下文向量，提升了变分自编码器在基于轨迹预测模型中的性能，生成复杂的多模态轨迹分布，并在预测准确度方面优于现有模型。

    Jul, 2022

  • 用于非监督异常检测的上下文编码变分自编码器

    本研究提出了一种基于深度学习自编码器的未监督学习方法，结合了重构与密度计算的异常得分方法，成功地应用于医学影像的异常检测，并在 BraTS-2017 和 ISLES-2015 分割基准测试中表现出色。

    Dec, 2018

  • CVAE-H: 基于超网络和轨迹预测的条件化变分自编码器用于自动驾驶

    本研究致力于解决无人驾驶中的预测难题，提出了一种概率化、多模态、上下文驱动和通用的条件变分自编码器。通过大量运用超网络，这种 VAE 能够执行高维问题的生成任务，并在各个环境中更加准确地预测道路情况。

    Jan, 2022

  • 基于预测性变分自编码器的时间序列数据鲁棒表示学习

    利用预测时间下一节点以及基于时间平滑性的模型选择度量，我们提出了一种能够减轻 VAE 学习虚假特征，并能在合成数据集中准确恢复潜在因素的 VAE 架构。

    Dec, 2023

  • 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

  • 相关变分自编码器

    该研究提出了基于相关变量分布的 CVAEs 方法来学习高维数据的潜在表示。通过对无向相关图的所有最大有向无环子图的可计算较低限的平均值来解决相关先验带来的不可计算问题，证明了该方法在公共基准评级数据集的匹配和链接预测，以及合成数据集上的谱聚类中的有效性。

    May, 2019

  • 条件变分自编码器进行异常检测

    本文探讨了如何使用变分贝叶斯和变分自编码器（VAEs）进行异常检测（AD）任务，提出了一个新的方法来处理具有层次结构的数据。该方法在经典机器学习基准测试和监测 CERN 大型强子对撞机（LHC）实验的触发系统等应用中表现出卓越的性能。

    Oct, 2020

  • 用变分自编码器从静态图像中预测不确定的未来

    该研究使用条件变分自编码器解决了计算机视觉系统中像素级别预测未来事件的问题，并通过训练多样的真实视频数据成功预测了大量场景中的行为，并且可应用于语义视觉任务。

    Jun, 2016

  • 超球面变分自编码器

    本研究提出了利用 von Mises-Fisher 分布替代 Gaussian 分布模型的 VAE，能更好地捕捉数据中的超球面潜在结构，且在低维数据类型中优于传统 VAE。

    Apr, 2018