2023年
論文
VAE 関係
- Liu, F., Xue, S., Wu, J., Zhou, C., Hu, W., Paris, C., & Yu, P. S. (2020). Deep learning for community detection: progress, challenges and opportunities. arXiv preprint arXiv:2005.08225.
- Xiao, Z., Kreis, K., Kautz, J., & Vahdat, A. (2020). Vaebm: A symbiosis between variational autoencoders and energy-based models. arXiv preprint arXiv:2010.00654. : （一言解説, コメント）VAEとEnergy-based modelの確率分布を掛け合わせた（独立に）確率モデルを定義し、VAEの汎化性能を向上させた。
- Bae, Juhan, Michael R. Zhang, Michael Ruan, Eric Wang, So Hasegawa, Jimmy Ba, and Roger Grosse. 2022. “Multi-Rate VAE: Train Once, Get the Full Rate-Distortion Curve.” arXiv [cs.LG]. arXiv. http://arxiv.org/abs/2212.03905. : （一言解説, コメント）β-VAEのβに対してResponse functionと呼ばれるHyperparameter用のネットワークを用いて、β-VAEの目的関数に対して知られているRate-Distortion Curveを再現することに成功した。
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