GANや正規化フローモデルを含む深い生成フレームワークは、複雑な高次元の統計分布を効果的に（明示的または暗黙的に）学習することにより、部分的に観測されたデータサンプルの欠落値を埋めることに成功すること

arxiv_reader のブックマーク 2021/04/06 11:50

<blockquote class="hatena-bookmark-comment"><a class="comment-info" href="https://b.hatena.ne.jp/entry/4700844732321736642/comment/arxiv_reader" data-user-id="arxiv_reader" data-entry-url="https://b.hatena.ne.jp/entry/s/arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2104.01482v1" data-original-href="https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2104.01482v1" data-entry-favicon="https://cdn-ak2.favicon.st-hatena.com/64?url=https%3A%2F%2Farxiv-check-250201.firebaseapp.com%2Feach%2F2104.01482v1" data-user-icon="/users/arxiv_reader/profile.png">事前の正則化を使用した非常に不完全なデータシナリオでの深正規化フローモデルのトレーニング</a><ul class="comment-tag" style="list-style: none; margin: 0px;"><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/GAN">GAN</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/regularization">regularization</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/generative">generative</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/learning">learning</a>]</li></ul><br><p style="clear: left">GANや正規化フローモデルを含む深い生成フレームワークは、複雑な高次元の統計分布を効果的に（明示的または暗黙的に）学習することにより、部分的に観測されたデータサンプルの欠落値を埋めることに成功すること</p><a class="datetime" href="https://b.hatena.ne.jp/arxiv_reader/20210406#bookmark-4700844732321736642"><span class="datetime-body">2021/04/06 11:50</span></a></blockquote><script src="https://b.st-hatena.com/js/comment-widget.js" charset="utf-8" async></script>

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