生成的目標と識別的目標のバランスをとる、変分オートエンコーダーやその他の深い生成モデルを学習するための新しいフレームワークを開発します。私たちのフレームワークは、モデルパラメータを最適化して、観測デー

arxiv_reader のブックマーク 2020/12/15 12:26

<blockquote class="hatena-bookmark-comment"><a class="comment-info" href="https://b.hatena.ne.jp/entry/4695650675063423138/comment/arxiv_reader" data-user-id="arxiv_reader" data-entry-url="https://b.hatena.ne.jp/entry/s/arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2012.06718v1" data-original-href="https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2012.06718v1" data-entry-favicon="https://cdn-ak2.favicon.st-hatena.com/64?url=https%3A%2F%2Farxiv-check-250201.firebaseapp.com%2Feach%2F2012.06718v1" data-user-icon="/users/arxiv_reader/profile.png">予測制約を介したスパースデータからの一貫性のある深い生成モデルの学習</a><ul class="comment-tag" style="list-style: none; margin: 0px;"><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/classification">classification</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/learning">learning</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/arXiv">arXiv</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/semi-supervised">semi-supervised</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/%22arXiv%20reaDer%22">arXiv reaDer</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/sparse">sparse</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/generative">generative</a>]</li></ul><br><p style="clear: left">生成的目標と識別的目標のバランスをとる、変分オートエンコーダーやその他の深い生成モデルを学習するための新しいフレームワークを開発します。私たちのフレームワークは、モデルパラメータを最適化して、観測デー</p><a class="datetime" href="https://b.hatena.ne.jp/arxiv_reader/20201215#bookmark-4695650675063423138"><span class="datetime-body">2020/12/15 12:26</span></a></blockquote><script src="https://b.st-hatena.com/js/comment-widget.js" charset="utf-8" async></script>

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