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betaTCVAE 中总相关性的咒语破解
该论文提出了通过总相关的分解路径来解决 betaTCVAE 中的总相关问题，并从模型容量分配的角度解释 VAE 的表示学习能力。该新模型能够使 VAE 更灵活地调整参数容量，从而在各种数据集上取得更好的解缠效果，并通过实验表明了总相关估计的
PDF2 years ago
ICML非自回归 Transformer 模型的学习
本文分析了非自回归 Transformer 的学习挑战，提出统一视角来理解存在的成功。研究表明，我们的视角可以解释 NAT 学习中的现象并指导新的训练方法的设计。
PDF2 years ago
使用 Wasserstein 自编码器学习解耦表示
该论文提出了 TCWAE 方法，使用 WAE 框架在潜在变量上分离了总相关项，从而在保持重构精度的同时提供了对学习表示的解缠结控制，同时在选择重构成本方面提供了更大的灵活性，并在已知生成因素的数据集上进行了大量的量化比较，取得了与最先进技术
PDF4 years ago
相关因素 VAE：学习和识别解缠因素
我们提出了一种新颖的基于 VAE 的深度自编码器模型，可以完全无监督地学习分解的潜在表征，具有识别所有有意义的变异源及其基数的能力，该模型通过引入所谓的关联指标变量并联合 VAE 参数进行自动学习，有效地将总相关损失集中到相关因素上，我们的
PDF5 years ago
基于矩阵的 Renyi α 阶熵函数的多元扩展
本文介绍了基于矩阵的 Renyi 的 α 阶熵函数及其在多变量信息量例如多变量联合熵和变量之间不同的交互量，交互信息和总相关度的估计方面的应用，还提供了一个实际的高光谱图像（HSI）波段选择的例子。
PDF6 years ago
自动编码总相关性解释
本文提出了一种基于多元互信息或称总相关性的信息论方法，用于表征表示学习中的解缠和依赖性，提出了一种基于可变下限的 CorEx 方法，使得 Latent codes 更具可解释性，并且能够生成更丰富、更真实的样本；同时，将 VAE 与 Cor
PDF6 years ago