【摘 要】
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变分自编码(variational autoencoder,VAE)是一种基于连续隐向量的生成模型,通过变分近似构建目标函数,其中的生成模型及变分推理模型均采用神经网络结构.传统变分自编码模型
【机 构】
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天津科技大学计算机科学与信息工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61402332,61402331,11803022);天津市自然科学基金项目(17JCQNJC00400,18JCQNJC69800);天津市高等学校科技发展基金项目(2017KJ034,2017KJ035,2018KJ106);天津科技大学青年教师基金项目(2017LG10)~~
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变分自编码(variational autoencoder,VAE)是一种基于连续隐向量的生成模型,通过变分近似构建目标函数,其中的生成模型及变分推理模型均采用神经网络结构.传统变分自编码模型中的变分识别模型假设多维隐变量之间是相互独立的,这种假设简化了推理过程,但是这使得变分下界过于松弛,同时限制了隐向量空间的表示能力.提出混合变分自编码(mixture of variational autoencoder,MVAE)模型,它通过多个变分自编码组件生成样本数据,丰富了变分识别模型结构,同时扩展了隐向量表
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