conditional variational autoencoders | BriefGPT

关键词conditional variational autoencoders

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使用下一句预测和互信息在潜空间中评估开放领域对话
提出一种利用条件变分自编码器和下一句预测目标来处理开放领域对话的评估方法，该方法在潜空间中运用互信息建模以考虑文本语义相似性，实验证明这种学习基方法在处理含有语义不同的多个恰当回复时优于其他模型。
PDFa year ago
双姿态拼接的多样化动画中间帧生成
使用基于条件变分自动编码器的自回归网络实现单两帧生成过渡，结果表明其在动作质量和多样性方面均比现有方法更加优秀。
PDFa year ago
AAAI在存在噪声图像中利用条件变分自编码器进行对抗攻击检测
本研究结合统计假设检验和条件变分自动编码器技术，提出使用 CVAE 来有效检测图像分类网络中的对抗性攻击，并在 MNIST 和 CIFAR-10 数据集上证明了该方法的可行性和效果。
PDF3 years ago
使用条件变分自编码器与知识蒸馏生成长的财务报告
通过条件变分自编码器和师生网络技术，从新闻数据中提取金融报告，并在公共数据集上取得了优于其他方法的结果。
PDF4 years ago
基于归一化流的医学图像分割不确定性量化
提出了一种基于条件归一化流变换的新型条件生成模型 cFlow Net，用于医学图像分割领域，实验结果表明在定性定量指标上相比最近的 cVAE 基于的模型有显著提高。
PDF4 years ago
CVPRUC-Net：基于条件变分自编码器的不确定性启发的 RGB-D 显著性检测
本文提出了 UCNet 框架，通过学习数据标记过程中的不确定性进行 RGB-D 显著性检测。采用概率性的 RGB-D 显著性检测网络和条件变分自动编码器建模人类注释的不确定性。通过在潜在空间中进行采样，生成多个显著性地图。通过提出的显著性共
PDF4 years ago
多模态多人行为生成建模
提出了一种建模和预测人类行为的方法，将人类建模为图形模型中的节点，并为每个人学习多模态概率分布，以预测日常交互中的未来行为。
PDF6 years ago
面向人机交互的多模态概率模型规划
该论文介绍了一种基于条件变分自编码器（CVAEs）的方法，用于在多模式（即多个高度不同的未来可能）的情况下制定人机交互策略，特别关注于交通道路中的车辆交织问题，并通过人 - 机器交互模拟表明了该方法的有效性。
PDF7 years ago
ACL使用条件变分自编码器为神经对话模型学习语篇级多样性
本研究提出了一种基于条件变分自编码器（CVAE）的框架，该框架利用潜在变量来学习潜在意图的分布，并仅使用贪婪解码器生成多样化响应，其可以更好地捕获感性多样性和提高决策能力。实验证明，与基线方法相比，所提出的模型可以生成更丰富的响应，并且具有
PDF7 years ago