本文提出了使用 Dirichlet 优先的 DirVAE 模型，利用随机梯度法来推论模型参数，解决了潜变量坍塌问题，并在 MNIST，OMNIGLOT，和 SVHN 等数据集上进行了半监督和监督分类任务的实验，结果表明 DirVAE 模型在生成的潜在表达方面与其它基线模型相比具有最佳的对数似然，并且没有出现基线模型出现的坍塌问题，同时，对比基线模型，利用 DirVAE 模型学到的潜在表达还能够实现更好的半监督和监督分类性能。

Jan, 2019

通过引入第二个参数化的编解码对和一个额外的固定编码器，我们发展了三种 VAE 的变种，并使用神经网络学习编码器 / 解码器的参数来比较这些变种与原始 VAE 的 ELBO 逼近。其中一种变化导致了一个 EUBO，可以与原始 ELBO 一起用于研究 VAE 的收敛性。

Dec, 2022

本文提出了一种正则化损失的变分自编码器（VAEs），通过强制模型关注感兴趣的类别，使得 VAE 的学习潜在空间适用于特定类别的检索任务，新方法在三个公共数据集和一个自定义数据集上得到比竞争 VAE 的方法更好的表现，尤其是在域内和域外检索问题上。

Apr, 2023

通过引入潜在变量建模和采用基于证据下界（ELBO）的训练目标，我们提出了一种名为变分分类（VC）的传统神经网络方法的新扩展，它通过对抗性方法进行优化。我们的 VC 模型在设计选择方面具有更大的灵活性，特别是类条件潜在先验的选择。对图像和文本分类数据集的实证评估表明，我们的方法在维持预测精度的同时改善了其他可取的特性，例如校准和对抗性鲁棒性，即使应用于外部域的数据。

May, 2023

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

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

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

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

本文提出了一种名为 SDVAE 的半监督变分自编码器，其将输入数据转化为可解释和不可解释的特征表示，使用分类信息来规范可解释的特征表示，并使用强化学习来增强特征学习能力，此框架适用于图像和文本数据。

Sep, 2017

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