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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
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[arXiv][GAN][regularization][generative][arXiv reaDer][learning]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2021/04/06 11:50
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arxiv-check-250201.firebaseapp.com2021/04/06
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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
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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
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