variational

学习日志6

关于量子强化学习：论文Variational_Quantum_Circuits_for_Deep_Reinforcement_Learning：变分量子电路在深度强化学习中的应用论文主要内容：将经典深度强化学习算法
Simon#0209·2024-09-02 22:21

Auto-Encoding Variational Bayes（VAE）粗浅的理解

Auto-EncodingVariationalBayes（VAE）粗浅的理解VAE作为生成模型的一种，能够通过改变latentspace来生成和训练时不一样的样本。而这种能力，Auto-Encoder（AE）是做不到的，因为如果不对latentspace的生成进行约束，仅仅是对输出的结果进行约束。那么最终，对于不同的样本输入，得到的latentspace是完全不同的，这会产生什么问题呢?就是这个
Longlongaaago·2024-02-15 07:06

DEEP VARIATIONAL INFORMATION BOTTLENECK

DEEPVARIATIONALINFORMATIONBOTTLENECK论文“DeepVariationalinformationbottleneck”阅读笔记作者：艾庆忠时间：2018.12.04本人为小白一个，此文作为学习笔记，暂存于此。第一部分准备内容在阅读此论文之前，需对VAE、VariationalInference（变分推断）以及InformationBottleneck有所了解，借此
Aiqz·2024-02-07 23:04

Auto-Encoding Variational Bayes整理

Auto-EncodingVariationalBayesHowcanweperformefficientinferenceandlearningindirectedprobabilisticmodels,inthepresenceofcontinuouslatentvariableswithintractableposteriordistributions,andlargedatasets?in
易之道·2024-01-28 13:16

VITS:Conditional Variational Autoencoder with Adversarial Learning forEnd-to-End Text-to-Speech——TTS

笔记地址：https://flowus.cn/share/4c8c251b-cb8e-4f21-aa9e-139c1c3cf883【FlowUs息流】Vits论文地址：proceedings.mlr.pressAbstract与传统的two-stageTTS(即文字→mel频谱→声音)相比，是一种parallelend-to-endTTS，提升了效率且声音自然。其它parallel方法主要存在音质
pied_piperG·2024-01-27 09:42

变分自编码器（Variational AutoEncoder，VAE）

1从AE谈起说到编码器这块，不可避免地要讲起AE（AutoEncoder）自编码器。它的结构下图所示：据图可知，AE通过自监督的训练方式，能够将输入的原始特征通过编码encoder后得到潜在的特征编码，实现了自动化的特征工程，并且达到了降维和泛化的目的。而后通过对进行decoder后，我们可以重构输出。一个良好的AE最好的状态就是解码器的输出能够完美地或者近似恢复出原来的输入,即。为此，训练AE所
溯源006·2024-01-18 18:59

变分推断（Variational Inference）

从变分推断（VariationalInference）说起  在贝叶斯体系中，推断(inference)指的是利用已知变量x的观测值推测未知变量z的后验分布，即我们在已经输入变量x后，如何获得未知变量z的分布p(z|x)[3].通俗一点讲一个完整的故事就是，如果没有任何信息，我们可能大概了解一个（latent）变量z的分布，这个分布可能方差比较大。变量x是可观察的，并含有z的一些信息。那么在观察到
溯源006·2024-01-18 18:58

如何简单易懂地理解变分推断(variational inference)？

  正在学，把网上优质文章整理了一下。  我们经常利用贝叶斯公式求posteriordistribution  但posteriordistribution求解用贝叶斯的方法是比较困难的，因为我们需要去计算，而通常会是一个高维的随机变量，这个积分计算起来就非常困难。在贝叶斯统计中，所有的对于未知量的推断(inference)问题可以看做是对后验概率(posterior)的计算。因此提出了Varia
小小何先生·2024-01-16 12:47

【论文阅读】Variational Graph Auto-Encoder

0、基本信息会议：2016-NIPS作者：ThomasN.Kipf，MaxWelling文章链接：VariationalGraphAuto-Encoder代码链接：VariationalGraphAuto-Encoder1、介绍本文提出一个变分图自编码器，一个基于变分自编码（VAE）的，用于在图结构数据上无监督学习的框架。其基本思路是：用已知的图（graph）经过编码（图卷积）学到节点向量表示的分
鲸可落·2024-01-08 03:45

PyTorch深度学习实战（27）——变分自编码器(Variational Autoencoder, VAE)

PyTorch深度学习实战（27）——变分自编码器0.前言1.变分自编码器1.1自编码器的局限性1.2VAE工作原理1.3VAE构建策略1.4KL散度1.5重参数化技巧2.构建VAE小结系列链接0.前言变分自编码器(VariationalAutoencoder,VAE)是一种生成模型，结合了自编码器和概率模型的思想，通过学习输入数据的潜分布，能够生成新的样本。与传统的自编码器不同，变分自编码器引入
盼小辉丶·2023-12-26 03:55

【代码精读】Variational Autoencoder (VAE) 变分自编码器

文章目录【代码精读】VariationalAutoencoder(VAE)变分自编码器1.代码来源：2.代码结构3.代码精读in``models``package3.1.base.py3.2.vanilla_vae.py【代码精读】VariationalAutoencoder(VAE)变分自编码器本篇博客不会很详细介绍VAE的原理，而是用“知其然”的方式直接上代码。1.代码来源：PyTorch-V
minipuding·2023-12-26 03:55

Copula-Variational-Bayes 元高斯分析法的 MATLAB 仿真

Copula-Variational-Bayes元高斯分析法的MATLAB仿真介绍在本篇文章中，我们将介绍Copula-Variational-Bayes元高斯分析法的MATLAB仿真。
CodeRoarX·2023-12-22 22:35

深度学习之十一（扩散模型--Diffusion Variational Autoencoder,DVAE）

概念扩散模型DVAE（DiffusionVariationalAutoencoder）是一种结合了变分自动编码器（VAE）和扩散过程的生成模型。它结合了时间连续的扩散过程和变分自编码器的概念，用于建模和生成具有时间序列结构的数据，例如视频、时间序列等。主要概念：变分自编码器（VAE）：VAE是一种生成模型，通过学习数据的潜在分布来生成新的样本。它由编码器和解码器组成，编码器将输入数据映射到潜在空间
贾斯汀玛尔斯·2023-11-28 06:35

Variational Relational Point Completion Network 阅读笔记

VariationalRelationalPointCompletionNetworkAbstract摘要Real-scannedpointcloudsareoftenincompleteduetoviewpoint,occlusion,andnoise.Existingpointcloudcompletionmethodstendtogenerateglobalshapeskeletonsand
北岭狼人·2023-11-19 14:36

AIGC实战——变分自编码器(Variational Autoencoder, VAE)

AIGC实战——变分自编码器0.前言1.变分自编码器1.1基本原理1.2编码器2.构建VAE编码器2.1Sampling层2.2编码器2.3损失函数2.4训练变分自编码器3.变分自编码器分析小结系列链接0.前言我们已经学习了如何实现自编码器，并了解了自编码器无法在潜空间中的空白位置处生成逼真的图像，且空间分布并不均匀，为了解决这些问题，我们需要将自编码器(Autoencoder,AE)改进为变分自
盼小辉丶·2023-11-16 11:51

【论文阅读】Auto-Encoding Variational Bayes

VAEcode：https://arxiv.org/abs/1312.6114v11目录AutoEncoderVAEVQVAE总结重建图像上面的人脸图片可以描述成多种不同属性，比如微笑、皮肤黑、男性、有胡须、不戴眼镜和头发黑等等。如果想要通过神经网络架构重构出这张人脸图片，可以先将图片编码成一个一个不同的属性，然后通过综合这些属性解码得到重构图片，这就是自编码器的常规思路。然而这里还有一个需要解决
李加号pluuuus·2023-11-10 22:38

deep generative model

https://towardsdatascience.com/understanding-variational-autoencoders-vaes-f70510919f73
破壁者-燕·2023-09-22 04:13

Pytorch Advanced(二) Variational Auto-Encoder

自编码说白了就是一个特征提取器，也可以看作是一个降维器。下面找了一张很丑的图来说明自编码的过程。自编码分为压缩和解码两个过程。从图中可以看出来，压缩过程就是将一组数据特征进行提取，得到更深层次的特征。解码的过程就是利用之前的深层次特征再还原成为原来的数据特征。那么如何保证从压缩到解码两部分，原数据和解码数据保持一致呢？这就是要训练的过程。如何理解降维？如果压缩的过程是卷积，维度可以根据核的个数变化
青山渺渺·2023-09-12 01:50

AAAI2023 Semi-Supervised Deep Regression with Uncertainty Consistency and Variational Model ...

Semi-SupervisedDeepRegressionwithUncertaintyConsistencyandVariationalModelEnsemblingviaBayesianNeuralNetworks通过贝叶斯神经网络进行具有不确定性一致性和变分模型集成的半监督深度回归Paper：https://ojs.aaai.org/index.php/AAAI/article/view/2
学习不易·2023-09-04 02:21

基于Python+TensorFlow+VAE变分编码器(Variational Auto-encoder)的智能图像生成——深度学习算法应用(含源码)+PPT

目录前言总体设计系统整体结构图系统流程图运行环境Python环境TensorFlow环境TensorFlow-GPU模块实现1.数据预处理2.模型构建及编译1.定义参数2.构建模型3.定义损失函数及模型编译3.模型训练及图像生成1.模型训练2.数据集的隐层可视化3.生成图像4.不同数据集处理1.MNIST数据集2.FashionMNIST数据集系统测试1.隐层可视化2.测试效果3.放大图像工程源代
小胡说人工智能·2023-09-01 08:15

[PyTorch][chapter 54][Variational Auto-Encoder 实战]

前言：这里主要实现：VariationalAutoencoders(VAEs)变分自动编码器其训练效果如下训练的过程中要注意调节forward中的kle,调参。整个工程两个文件：vae.pymain.py目录：vaemain一vae文件名：vae.py作用：VariationalAutoencoders(VAE)训练的过程中加入一些限制，使它的latentspace规则一点呢。于是就引入了vari
明朝百晓生·2023-08-31 17:28

多项分布的指数分布族形式的一个小坑

在徐老师课件里（(part-4)Variational-Inference-for-LDA_哔哩哔哩_bilibili）的对ELBO关于自然参数进行求导时，遇到了多项分布的指数家族分布形式的log-partitionfunction
ElienC·2023-08-29 02:41

VARIATIONAL IMAGE COMPRESSION WITH A SCALE HYPERPRIOR

文章目录VARIATIONALIMAGECOMPRESSIONWITHASCALEHYPERPRIORABSTRACT1INTRODUCTION2COMPRESSIONWITHVARIATIONALMODELS3INTRODUCTIONOFASCALEHYPERPRIOR个人总结动机流程思路VARIATIONALIMAGECOMPRESSIONWITHASCALEHYPERPRIORABSTRAC
什么都不懂的小小青蛙·2023-08-25 21:09

论文学习21“Semi-supervised Segmentation of Optic Cup in Retinal Fundus Images Using Variational Autoe...

这是我入AI读的第一篇paper，很简单却很经典的思路。1.题目：Semi-supervisedSegmentationofOpticCupinRetinalFundusImagesUsingVariationalAutoencoder（使用VAE对视网膜光学杯进行半监督分割）2.Paper来源：MICCAI2017；作者，IBM实验室。3.背景：这篇文章是对视杯进行分割，对于青光眼等疾病中，杯盘
Carrie_Hou·2023-08-12 00:37

简单易懂地理解变分推断(variational inference)

留作以后看不被遗忘（B站大佬）https://www.bilibili.com/video/BV1DW41167vr?p=2&vd_source=eb433c8780bdd700f49c6fc8e3bd0911也可以参考一下csdn的博客https://blog.csdn.net/u013602059/article/details/128133379
小宋加油啊·2023-08-05 18:05

【论文导读】- Variational Graph Recurrent Neural Networks（VGRNN）

文章目录文章信息摘要BackgroundGraphconvolutionalrecurrentnetworks(GCRN)Semi-implicitvariationalinference(SIVI)Variationalgraphrecurrentneuralnetwork(VGRNN)VGRNNmodelSemi-implicitVGRNN(SI-VGRNN)文章信息VariationalGr
1 + 1=王·2023-06-14 00:14

量子机器学习Variational Quantum Classifier (VQC)简介

变分量子分类器（VariationalQuantumClassifier，简称VQC）是一种利用量子计算技术进行分类任务的机器学习算法。它属于量子机器学习算法家族，旨在利用量子计算机的计算能力，潜在地提升经典机器学习方法的性能。VQC的基本思想是使用一个量子电路，也称为变分量子电路，将输入数据编码并映射到量子态上。然后，使用量子门和测量操作对这些量子态进行操作，以提取与分类任务相关的特征。最后，处
deephub·2023-06-13 14:22

量子机器学习Variational Quantum Classifier (VQC)简介

变分量子分类器（VariationalQuantumClassifier，简称VQC）是一种利用量子计算技术进行分类任务的机器学习算法。它属于量子机器学习算法家族，旨在利用量子计算机的计算能力，潜在地提升经典机器学习方法的性能。VQC的基本思想是使用一个量子电路，也称为变分量子电路，将输入数据编码并映射到量子态上。然后，使用量子门和测量操作对这些量子态进行操作，以提取与分类任务相关的特征。最后，处
·2023-06-13 10:37

【自问自答】Semi-Supervised Deep Regression with Uncertainty Consistency and Variational Model Ensembling

写在前面：由于之前已经写过这篇论文的阅读笔记，在这里是我精度之后产生的问题以及对应的我的理解（不一定正确，可能存在强行解释）。基础模型使用的ResNet，其中具体的结构是怎样的？参考。其中，在原文中有五个参数量不同的网络结构，分别是ResNet18，ResNet34，ResNet50，ResNet101，ResNet152，其中数字表示网络用的总层数，越多表示网络越深也就是越复杂。本文使用的是Re
来日可期1314·2023-06-09 02:12

【论文阅读】Semi-Supervised Deep Regression with Uncertainty Consistency and Variational Model Ensembling

论文下载GitHubbib:@INPROCEEDINGS{DaiLi2023Semi,title={Semi-SupervisedDeepRegressionwithUncertaintyConsistencyandVariationalModelEnsemblingviaBayesianNeuralNetworks},author={WeihangDaiandXiaomengLiandKwang
来日可期1314·2023-06-09 02:42

2018.7.5【泛读】Nonparametric Variational Auto-encoders for Hierarchical Representation Learning

这篇文章指出vae模型使用简单的高斯分布作为先验，先验中没有灵活的参数，导致模型不够灵活。因此，以一个狄利克雷过程（本文是中国餐馆过程CRP）作为vae的先验，以此来增强隐变量的能力。在本文中，训练过程是交替的，即先用vae对encoder和decoder进行训练，然后使用变分推断对CRP进行推断，作者认为这是一种统一的训练。同时，作者认为，VAE中，先验部分和decoder部分可以视为数据的生成
努力科研的小树蛙·2023-04-18 21:53

AutoEncoder及Variational AutoEncoder模型

AutoEncoder及VariationalAutoEncoder模型一、AutoEncoder概述作为一种无监督或者自监督算法，自编码器本质上是一种数据压缩算法。从现有情况来看，无监督学习很有可能是一把决定深度学习未来发展方向的钥匙，在缺乏高质量打标数据的监督机器学习时代，若是能在无监督学习方向上有所突破对于未来深度学习的发展意义重大。所谓自编码器（Autoencoder，AE），就是一种利用
_囧囧_·2023-04-17 06:57

【理论推导】变分自动编码器 Variational AutoEncoder(VAE)

变分推断(VariationalInference)变分推断属于对隐变量模型(LatentVariableModel)处理的一种技巧，其概率图如下所示我们将X={x1,...xN}X=\{x_1,...x_N\}X={x1,...xN}看作是每个样本可观测的一组数据，而将对应的Z={z1,...,zN}Z=\{z_1,...,z_N\}Z={z1,...,zN}看作是该组数据对应的高维空间下的对应
slothfulxtx·2023-03-31 06:02

变分系列 Deep Variational Instance Segmentation 论文阅读笔记

变分系列DeepVariationalInstanceSegmentation论文阅读笔记一、Abstract二、引言三、相关工作四、深度变分实例分割4.1Mumford-Shah模型从无监督到有监督的设置4.2深度变分实例分割4.3损失函数二元损失转置不变损失归一化五、实施细节实例分割中的FCN训练置换不变损失离散化到实例分割分类和验证六、实验6.1数据集：6.2与SOTA的比较PASCALVO
乄洛尘·2023-03-31 04:22

53_Auto-Encoders和Variational AutoEncoders(VAE)、PCA降维和Auto-Encoders降维的比较、Auto-Encoders变种、pytorch实现等

1.53.Auto-Encoders和VariationalAutoEncoders(VAE)1.53.1.无监督学习1.53.2.Auto-Encoders1.53.3.HowtoTrain？1.53.4.Auto-Encoders的训练1.53.5.PCA降维和Auto-Encoders降维的比较1.53.6.Auto-Encoders变种1.53.6.1.DenoisingAutoEncod
涂作权的博客·2023-03-08 22:18

Auto-encoder和Variational auto-encoder（自编码器和变分自编码器）

Auto-encoder属于UnsupervisedLearning问题经常用于数据集预处理进行数据降维或者特征的提取某些数据集使用时需要变为计算机能够更好处理的形式，需要先进行预处理，我们希望预处理后的数据能够最大保留原数据集信息，并且使最后的编码信息能够最大还原原数据，过程包含encoder和decode自编码器其损失函数则定义为重建输出与原始输入之间的均方差/交叉熵，作为重建损失函数来惩罚网
歌者And贰向箔·2023-02-06 00:39

变分自编码器 Variational AutoEncoders

变分自编码器（VariationalAutoEncoders，VAEs）是一种深度潜变量表示学习模型。其已经被用于图像生成，并且在半监督学习上取得目前最好（state-of-the-art）的性能。深度生成模型考虑这样一个有向潜变量模型。p(x,z)=p(x|z)p(z)p(x,z)=p(x|z)p(z)其中观测值x∈Xx∈X，而XX可以是连续、离散变量，隐变量z∈Rkz∈Rk。举个例子，观测值x
老泽征尔·2023-02-06 00:09

变分自编码器（VAE，Variational Auto-Encoder）

变分自编码器（Variationalauto-encoder，VAE）是一类重要的生成模型（GenerativeModel）除了VAEs，还有一类重要的生成模型GANsVAE跟GAN比较，目标基本是一致的——希望构建一个从隐变量Z生成目标数据X的模型，但是实现上有所不同。生成模型的难题就是判断生成分布与真实分布的相似度，因为我们只知道两者的采样结果，不知道它们的分布表达式。KL散度是根据两个概率分
u013250861·2023-02-06 00:09

Denoising Variational Auto-Encoder 降噪变分自编码器

降噪变分自编码器（DenoisingVAE），是将DenoisingCriterion和VAE结合在一起的一种自编码器。大致来说，对输入按一个分布加入噪声，然后将扰乱后的样本作为的VAE的输入，并令VAE重构没有加入噪声的样本。回顾VAE，对于所有样本，我们希望最大化其对数似然,即L被称为是变分下界，最大化logp(x)可以通过最大化变分下界实现，这里为了区分，定义为。在此基础上，我们对输入x加入
jinTester·2023-02-06 00:38

变分自编码器（Variational Auto Encoder , VAE）【质量提升2.0】【VAE】

变分自编码器（VariationalAutoEncoder,VAE）【质量提升2.0】【VAE】文章目录变分自编码器（VariationalAutoEncoder,VAE）【质量提升2.0】【VAE】一.回顾AE二.VAE简介三.VAE为什么好1.AE有什么不好2.VAE怎么解决AE的问题3.有两个困难4.意想不到的问题5.现在的VAE能做到什么6.VAE为什么好四.VAE的公式推导五.重新参数技
小白的努力探索·2023-02-06 00:08

笔记-变分自编码器（Variational Auto Encoder，VAE）

从大数据时代——>人工智能，生活中各场景下的大数据问题都能用大数据+人工智能算法的配方进行求解。诸如分类、回归等有监督学习问题都得到了很好的解决，但监督学习需要大量标注数据，这一限制使得很多场景无法依靠人工智能的红利。因此，无监督学习正慢慢成为研究热点。VAE便是其中的典型代表。VAE的设计结构具有严谨的数学理论指导，粗略看了一遍，没有太理解，在此mark住，以后有需要再回来学习。链接如下：【Le
ZSYGOOOD·2023-02-06 00:08

论文笔记Doubly Stochastic Variational Inference for Deep Gaussian Processes深度高斯过程的双重随机变分推理

0.摘要高斯过程(GP)是函数逼近的一个不错的选择，因为它们灵活、对过度拟合具有鲁棒性，并提供经过良好校准的预测不确定性。深度高斯过程(DGP)是GP的多层泛化，但事实证明这些模型中的推理具有挑战性。DGP模型中现有的推理方法假设近似后验，迫使各层之间独立，并且在实践中效果不佳。我们提出了一种双随机变分推理算法，该算法不强制层之间的独立性。通过我们的推理方法，我们证明了DGP模型可以有效地用于大小
风尘23187·2023-02-05 11:49

变分自编码Variational Auto-Encoders

自编码Auto-Encoders自编码(Auto-Encoders)是非监督学习领域中的一种，可以自动从无标注的数据中学习特征，是一种以重构输入信号为目标的神经网络，它可以给出比原始数据更好的特征描述，具有较强的特征学习能力，在深度学习中常用自编码网络生成的特征来取代原始数据，以得到更好的结果。长被用于生成类模型。如下图所示：ae.png输入一张图片，通过一个Encoder网络，输出一个压缩后的特
Ice_spring·2023-01-31 19:09

Continuous Semantic Topic Embedding Model Using Variational Autoencoder论文阅读

该文提出了一种连续语义主题嵌入模型（CSTEM），该模型利用主题与词之间的连续语义距离函数来寻找文档中潜在的主题变量。语义距离可以用欧氏空间上任何对称的钟形几何距离函数来表示，本文采用马氏距离来表示。为了使语义距离更恰当地执行，我们新为每个单词引入了一个额外的模型参数，从这个距离中去掉全局因子，表明不管主题如何，它发生的可能性有多大。这无疑改善了以往的连续词嵌入主题模型中使用的高斯分布无法正确解释
Cry_Cry00·2023-01-30 07:20

【PyTorch】变分自编码器/Variational Autoencoder（VAE）

1模型介绍变分自编码器（variationalautoencoder，VAE）的原理介绍：VAE将经过神经网络编码后的隐藏层假设为一个标准的高斯分布，然后再从这个分布中采样一个特征，再用这个特征进行解码，期望得到与原始输入相同的结果，损失和AE几乎一样，只是增加编码推断分布与标准高斯分布的KL散度的正则项，显然增加这个正则项的目的就是防止模型退化成普通的AE，因为网络训练时为了尽量减小重构误差，必
洌泉_就这样吧·2023-01-29 11:04

论文笔记：A Novel Top-N Recommendation Approach Based on Conditional Variational Auto-Encoder

一、基本信息论文题目：《ANovelTop-NRecommendationApproachBasedonConditionalVariationalAuto-Encoder》发表时间：2019PAKDD论文作者：论文地址：二、摘要个性化推荐以其商业价值不断受到关注。最近，变分自动编码器因其在深度协同过滤中的作用而被用于Top-N推荐。基于模型的协同过滤的主要挑战是开发有效的潜在因素表示和用户项目交
塘朗老实人·2023-01-16 08:46

Unsupervised Domain Adaptation with Variational Approximation for Cardiac Segmentation

WuF,ZhuangX.Unsuperviseddomainadaptationwithvariationalapproximationforcardiacsegmentation[J].IEEETransactionsonMedicalImaging,2021,40(12):3555-3567.2021年6月发表在TMI上的一篇文章。用VAE（直译：变量逼近法/变量近似法）进行心脏分割的无监督域
odss·2023-01-12 18:13

zero-shot learning系列论文（1）A Generative Model For Zero Shot Learning Using Conditional Variational

1.出处2018CVPRworkshop2.问题已有的zero-shotlearning方法尝试通过一些迁移函数建模类属性空间和图像空间之间的关系，以便将图像空间对应到unseenclass3.方法学习一个classembedding到imagespace的映射函数，但由于图像空间的不连续性，从seenclassimages上学到的映射无法捕获unseenclasses的关系（domainshif
TEn%·2023-01-09 21:36

【论文解读】VDN（ Variational Denoising Network ）变分去噪网络

之前一直对各种机器学习算法的推导比较感兴趣，又希望了解一些机器学习和深度学习模型相结合的处理方法，最近看到的这篇文章就是一个比较好的例子。文章名为VariationalDenoisingNetwork:TowardBlindNoiseModelingandRemoval可从arXiv:1908.11314获取。一、背景知识介绍文章目的是图像盲去噪，首先进行了领域相关工作的总结，认为主要存在两种主流
G. Albert·2023-01-06 17:14

【每日一读】Deep Variational Network Embedding in Wasserstein Space

目录简介论文简介ABSTRACT1INTRODUCTION2RELATEDWORK3NOTATIONSANDPROBLEMDEFINITION3.1Notations3.2ProblemDefinition4DEEPVARIATIONALNETWORKEMBEDDING4.1Framework4.2SimilarityMeasure4.3LossFunctions4.4Optimization4.
海轰Pro·2023-01-06 17:12
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