generative modelling | BriefGPT

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ICLR序列潜变量模型中调节摊销推断时需要注意间隔
使用 Amortised Inference 方法来学习序列潜变量模型 (LVMs) 时，由于变分后验通常只部分条件化，因此需要使用完全条件化的近似后验以提高生成建模和多步预测的性能。
PDF3 years ago
关于离散分布的量子与经典可学习性
本文比较了传统和量子学习者在 Probably Approximately Correct (PAC) 框架下的生成模型能力，并构造了一类离散概率分布，通过决策 Diffie-Hellman 假设证明传统生成模型算法无法高效 PAC 学习，
PDF4 years ago
用于三维人体运动预测的时空转换器
本文提出一种新颖的基于 Transformer 的架构，用于生成 3D 人体运动的模型。该模型能够学习高维度骨骼关节的嵌入，通过解耦的时间和空间自注意机制使得生成的姿态在时间上是连贯的。实验结果表明该模型能够准确地生成短期预测并在长期时间跨
PDF4 years ago
广义能量基模型
本文介绍了广义能量模型（GEBM）的产生式建模方法，指出了其在图像生成任务和密度建模任务中的应用和比 GANS 更好的性能表现。
PDF4 years ago
使用归一化流进行半监督学习
FlowGMM 是一种基于正则化流的端到端方法，用于生成半监督学习，具有可解释性，适用于广泛的数据类型，包括文本数据、表格数据和半监督图像分类，并能够发现可解释的结构、提供实时的无优化特征可视化等。
PDF5 years ago
WGANs 估计 Wasserstein 度量的表现如何？
本文研究生成对抗网络中用于逼近 Wasserstein 度量的方法，考虑到 $c$-transformation 的使用可以更精确地估计真实的 Wasserstein 度量，但在生成模型方面，$c$-transformation 不是表现最
PDF5 years ago
正交估计 Wasserstein 距离
本文介绍了切片 Wasserstein 距离的一种新变体，并研究了在 Wasserstein 距离的蒙特卡罗估计中使用正交耦合的方法，并与分层抽样建立了联系，并在生成建模和强化学习的大规模实验中进行了性能评估。
PDF5 years ago
CVPR无配对姿势引导的人类图像生成
本研究旨在通过限定人体的粗略轮廓并控制特定服装类型实现真实人体图像的完整生成建模。我们提出了一种端到端可训练的生成式对抗网络架构，它提供了细节控制来生成具有高逼真度的图片，同时无需成对的训练数据，不必拟合 3D 姿势到 2D 图像的困难问题
PDF5 years ago
近临临界状态下的 Ising 模型深度学习
使用深度玻尔兹曼机、深度置信网络和深度限制玻尔兹曼网络对二维 Ising 系统进行非监督生成建模，比较与浅层架构的有限玻尔兹曼机的效果，并发现只有第一隐藏层的神经元数量对于生成能量观测量的准确度有影响，而架构的深度和模型类型对于准确度的影响
PDF7 years ago