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variatonal autoencoder
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多重免疫荧光图像中的细胞特征提取的半监督变分自编码器
使用变分自动编码器进行监督学习的深度学习细胞特征提取模型，用于从多重免疫荧光细胞图像中提取细胞特征，并通过对乳腺癌患者的 1,093 个组织微阵列核心中提取的超过 44,000 个多重免疫荧光细胞图像块进行细胞表型分类来验证其成功。
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14 days ago
基于联合训练的生成潜空间的强化学习智能体指导的反事实
本篇论文提出了一种基于变分自编码器的生成方法，通过特征代表智能体行为的观察值，生成未知而合理的反事实样本，可以提高强化学习代理的决策质量。
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2 years ago
生成模型中外观和视角的明确分离
通过一个双重潜在空间信息的生成模型，我们利用空间变换器和变分自动编码器构成了一种具有归纳偏差的 Variationally Inferred Transformational Autoencoder (VITAE) 方法用于实现解缠表示的学
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5 years ago
CVPR
通过对齐变分自编码器实现广义零样本和少样本学习
本研究提出了一种基于变分自编码器的模型，通过学习图像特征和类别嵌入的共享潜在空间生成潜在特征，并在其中训练 softmax 分类器，以构建包含未知类别的本质多模态信息的潜在特征。在多个基准数据集上的实验表明，该方法在零样本学习和少样本学习方
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6 years ago
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