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深度集合线性优化输送点云分类
介绍了一种名为深度集合线性化最优输运的算法,用于将点云有效地嵌入到 L^2 空间中,并在构建一个分类器来区分不同类别的点云的同时,保留 Wasserstein 空间内特定的低维结构。通过使用输入凸神经网络 (ICNNs) 学习这些输运映射的
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6 months ago
ACL
变分 Wasserstein 自编码器上的 Riemannian 正则化流用于文本建模
通过引入 Riemann 规范流 (RNF) 和 Wasserstein 变分自编码器(WAE),解决了 KL 消失困境,在样本建模、生成任务中的性能更优
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5 years ago
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