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[DL輪読会]Recent Advances in Autoencoder-Based Representation Learning
[DL輪読会]Recent Advances in Autoencoder-Based Representation Learning 1. Recent advances in autoencoder-based representation learning include incorporating meta-priors to encourage disentanglement and using rate-distortion and rate-distortion-usefulness tradeoffs to balance compression and reconstruction. 2. Variational autoencoders introduce priors to disentangle latent factors, but recent work agg
xiangze 2019/04/02
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表現学習
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[DL輪読会]Temporal DifferenceVariationalAuto-Encoder
1. 1 DEEP LEARNING JP [DL Papers] http://deeplearning.jp/ Temporal DifferenceVariational Auto-Encoder Presenter: Masahiro Suzuki, Matsuo Lab 2018/11/30（発表後一部修正） 2. 輪読内容について • Temporal Difference Variational Auto-Encoder – Karol Gregor, Frederic Besse • GregorさんはDRAWを提案した人 • ICLRに採録（オーラル，スコアが8,9,7） • TD-VAEを提案した論文 – 系列情報を扱う深層生成モデル – ある任意ステップまで「飛び越えて」推論ができる点がすごい -> 汎用AIの大きな課題の一つである「時系列の抽象化」に挑んだ研究 •
xiangze 2019/03/30
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[DL Hacks]CelebAをNumPyで保存してみた
2. CelebFaces Attributes (CelebA) Dataset 香港中文大学（マルチメディア研究室）の大規模な顔属性のデータセット http://mmlab.ie.cuhk.edu.hk/projects/CelebA.html 論文 https://arxiv.org/abs/1411.7766 178x218ピクセル、202599枚のjpeg画像（RGB）ファイルサイズ合計 1.743GB 3. 顔の属性 list_attr_celeba.csv 000001.jpg -1 1 1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 1 -1 -1 -1 以下略（1と-1の2値、40属性）・・・ 202599.jpg -1 1 1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 1 -1 -1 -1 -1 -1 以下略属性は全部で40 （正値は1、負値は-1) 1 : 5_o
xiangze 2018/09/14
numpy
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