Meetodi tõendite kirje
Variational Autoencoder
The Variational Autoencoder (VAE) is a deep generative latent-variable model, introduced by Diederik Kingma and Max Welling in 2014, that encodes data as a probability distribution in a latent space and samples from that distribution to generate new examples. It is used for data generation, anomaly detection, and feature learning.
Allikakirje
Tsiteeringud kopeeritud meetodi allikakirjest sõna-sõnalt. Nendest ei saa järeldada väidete tasemel kinnitust.
Variational Autoencoder (VAE)
Taksonoomiline meetodikirje · ml-model / deep-learning
- Kingma, D. P. & Welling, M. (2014). Auto-Encoding Variational Bayes. International Conference on Learning Representations (ICLR). · URL
- Higgins, I. et al. (2017). beta-VAE: Learning Basic Visual Concepts with a Constrained Variational Framework. International Conference on Learning Representations (ICLR). · URL
Kureeritud väited
Väited on salvestatud tõendite registrisse, igal oma hinnanguga.
Kureeritud väiteid veel pole
See vaade ei loo väite hinnangut, kui registris seda pole.
Seotud meetodid
Genereeritud meetodigraafist ja kuvatud masina soovitatud seostena – väiteid ei järeldata.