latent vectors | BriefGPT - AI 论文速递

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ICML基于上下文感知的模型动态学习在强化学习中的泛化应用
该论文提出了一种用于强化学习中学习动态全局模型的方法，通过将学习全局动态模型的任务分解为学习本地动态的上下文潜向量和条件预测下一个状态来实现此目的，并通过鼓励上下文潜向量在预测正向和反向动态方面有用来编码动态特定信息。该方法在各种模拟机器人
PDF4 years ago
学习可控图像合成的布局和风格可重构 GANs
该论文提出了一种新的范例 (layout-to-mask-to-image) 来实现从给定布局生成物体掩膜的任务，给出了一种通过实例感知和布局感知归一化来实现物体掩膜水平的风格控制，使用生成对抗网络 (GANs) 在两个控制水平上进行风格控
PDF4 years ago
基于运动的生成模型：无监督分离动态模式中的外观、可跟踪和不可跟踪运动
研究提出了一种基于状态空间模型和发射模型的无监督学习动态模式的方法，该方法可以将运动分解为可追踪和不可追踪的部分，并通过学习 latent vectors 对运动进行描述，可以用于动态图案的合成和转移，同时定义并测量动态图案的内在可追踪性。
PDF5 years ago
分子优化的多模态图形到图形翻译学习
本文采用图表征相似的分子并通过图表征将其转换为拥有更好性质的分子，采用基于树的模型以支持多样性的输出，并用低维潜在向量扭曲转换过程以实现多样性，并且用对抗训练方法以对齐分子的分布。实验表明，该模型优于目前最先进的基准。
PDF6 years ago
通过投影校正：使用生成对抗网络去噪图像
本文提出利用 GAN 学习到的流形对受损图像进行去噪，通过最小化图像空间中的距离来恢复潜变量并生成干净图像，在噪声估计上无需先验知识，相比传统信号处理方法有显著提高。
PDF6 years ago
从生成对抗网络中准确恢复潜在向量
通过引入随机剪裁的梯度下降技术，我们实现了基于生成式对抗网络（GANs）生成的图像的编码的完美还原，并且该方法对噪声表现出鲁棒性，甚至可以用于恢复未知图像的编码。
PDF7 years ago
深度特征一致性变分自编码器
本研究提出了一种新颖的方法来构建变分自编码器 (Variational Autoencoder，VAE), 该方法通过 enforced deep feature consistency 的方式替代了传统的像素级别的损失，以充分保留输入数据
PDF8 years ago