Beta-VAE

Beta-VAE论文阅读笔记

DISENTANGLEMENTMETRIC前言文章：β-VAE:LEARNINGBASICVISUALCONCEPTSWITHACONSTRAINEDVARIATIONALFRAMEWORK原文链接：beta-vae
zeronose·2022-12-28 14:19

beta-vae的一些事儿

B-VAE（beta-VAE）实现过程代码来源github依据文章beta-VAE:LearningBasicVisualConceptswithaConstrainedVariationalFramework
一只努力的蚂蚁·2022-12-28 14:18

[翻译+笔记]变分自编码器：从AutoEncoder到Beta-VAE

与GAN的那篇笔记相同,做一下笔记.并不是全文翻译,只翻译一部分.原文地址:fromAutoEncodertoBeta-VAE0.前言自编码器是用来重构高维数据的，它利用一个有bottleneck层的神经网络。bottleneck层获取压缩的潜在编码，这样将嵌入向量以低维表示可以应用在许多地方，例如搜索，数据压缩，或揭示数据潜在的生成因素。本文的记号：记号意义D\mathcal{D}D数据集大小为
wjpwjpwjp0831·2022-12-25 17:23

AE、VAE、Beta-VAE学习记录

在现实的世界中，我们无时无刻不接受着大量的数据，这些数据可能是文本或者是声音等等。但是数据本身真正蕴含的信息可能仅仅用个低维向量表示就够用了，而不是像数据本身看起来那样复杂。机器学习中就有很多将数据压缩到低维空间中的技术。其中有一个最近论文中比较火的，那就是变分自编码。在开启变分自编码的探索之前，先介绍一些常见的自编码机。这需要一些神经网络的基础知识，比如说反向传播等等的。自编码机实际要做的事情是
易晴天·2021-04-30 19:20

自编码网络的发展：From Autoencoder to Beta-VAE

原文链接：https://lilianweng.github.io/lil-log/2018/08/12/from-autoencoder-to-beta-vae.html#td-vaehttps://lilianweng.github.io/lil-log/2018/08/12/from-autoencoder-to-beta-vae.htmlAutocodersareafamilyofneur
倾世妃·2019-09-19 14:51

beta-VAE

beta-VAE:LearningBasicVisualConceptswithaConstrainedVariationalFrameworkβ−VAE\beta-VAEβ−VAE的目标是学习独立的特征
Ghy817920·2019-07-16 17:27

使用beta-VAE模型探究医疗和金融问题

之后，作者利用DeepMind发布的基于解耦表示学习的beta-VAE模型，对医疗和金融领域的两个数据集进行了探索，展示了模型效果，并提供了实验代码。实验中Git
AI科技大本营·2019-05-06 18:07
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