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.
Registro de origem
Citações copiadas literalmente do registro de origem do método. Nenhuma verificação em nível de alegação é inferida delas.
- 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
Alegações curadas
Alegações persistidas no livro-razão de evidências, cada uma com sua própria avaliação.
Esta visualização não inventa uma avaliação de alegação quando o livro-razão não a possui.
Métodos relacionados
Gerado a partir do grafo de métodos e mostrado como relações sugeridas por máquina — nenhuma alegação de evidência é inferida.