conditional variational autoencoder | BriefGPT

关键词conditional variational autoencoder

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针对细粒度仇恨言论分类的分层式 CVAE
本文提出了一种新的细粒度仇恨言论分类任务的方法，使用条件变分自编码器作为判别模型，并扩展到分层架构，利用附加的仇恨类别信息进行更准确的预测，实验证明采用该方法显著提高了分类性能且优于常用的判别式模型。
PDF6 years ago
辅助分类变分自编码器实现的非平行多对多语音转换
本研究提出了一种非平行的一对多语音转换方法，使用一种称为辅助分类器变分自编码器的条件变分自编码器变体。该方法采用全卷积体系结构构建编码器和解码器网络，并使用信息论正则化进行模型训练，避免了声学特征序列中的时间依赖关系丢失。通过引入辅助分类器
PDF6 years ago
基于条件变分自编码器的分子生成模型，用于新型分子设计
提出了一种基于条件变分自编码器的分子生成模型，可以控制多个分子属性，生成具有五个目标属性的类药物分子，可以单独调整一个属性，将其操作超出数据集范围。
PDF6 years ago
用概率 U-Net 对模糊图像进行分割
通过使用结合了 U-Net 和条件变分自编码器的生成式分割模型，我们可以有效地产生无限数量的合理假设，以学习分割的分布，该模型可在肺部和城市街景分割任务中显着优于先前的方法，对于临床决策过程中存在的歧义问题，该模型能提供多种可能性的语义分割
PDF6 years ago
IJCAI使用混合解码器的条件变分自编码器生成主题中国诗歌
本研究提出了一种新型的条件变量自编码器，该自编码器通过加入反卷积神经网络来完全学习潜在变量中的主题信息，进一步利用增强的 word2vec 模型来提高韵律和对称性，从而显著提高了生成诗歌的相关性，让生成的诗歌具有一致主题和规则性。测试结果表
PDF7 years ago
机器人运动规划中的采样分布学习
提出了一种基于条件变分自编码器的方法，通过学习演示数据中的采样分布，使用非均匀采样来加速规划过程并显著提高成功率和最优成本收敛速度，同时保持了采样策略理论保证的特性。
PDF7 years ago
一种使用条件变分自编码器进行零样本学习的生成模型
这篇文章研究了零样本学习在图像分类中的应用，提出了一种基于条件变分自编码器的生成模型方法，用于模拟未见过的样本，获得更好的分类性能。
PDF7 years ago
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。
PDF8 years ago