Semi-supervised Variational Autoencoder
The semi-supervised VAE (M2 model) is a deep generative method that jointly learns a latent representation of inputs and a classifier, leveraging both labeled and unlabeled examples in a principled probabilistic framework. Introduced by Kingma et al. in 2014, it allows accurate classification even when labels are scarce by having the generative model explain away unlabeled observations.
Исходная запись
Цитирование скопировано дословно из исходной записи метода. На его основании не делается никаких выводов о проверке на уровне утверждения.
- Kingma, D. P., Mohamed, S., Rezende, D. J., & Wierstra, D. (2014). Semi-supervised learning with deep generative models. Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS), 27, 3581–3589. · URL
- Kingma, D. P., & Welling, M. (2014). Auto-Encoding Variational Bayes. International Conference on Learning Representations (ICLR 2014). · URL
Курируемые утверждения
Утверждения сохранены в реестре доказательств, каждое со своей оценкой.
Этот вид не создает оценку утверждения, если в реестре ее нет.
Связанные методы
Сгенерировано из графа методов и показано как предложенные машиной связи — никаких выводов об утверждениях доказательств не делается.