Quaternion Vector Quantized Variational Autoencoder

Vector quantized variational autoencoders, as variants of variational autoencoders, effectively capture discrete representations by quantizing continuous latent spaces and are widely used in generative tasks. However, these models still face limitations in handling complex image reconstruction, part...

Celý popis

Uloženo v:

Podrobná bibliografie
Vydáno v:	IEEE signal processing letters Ročník 32; s. 151 - 155
Hlavní autoři:	Luo, Hui, Liu, Xin, Sun, Jian, Zhang, Yang
Médium:	Journal Article
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	New York IEEE 01.01.2025 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. (IEEE)
Témata:	Convolution Decoding Face recognition Image quality Image reconstruction Indexes Multidimensional data Neural networks Parameters Quantization (signal) quaternion generative models quaternion neural networks Quaternions Task complexity Training vector quantized variational autoencoder Vectors
ISSN:	1070-9908, 1558-2361
On-line přístup:	Získat plný text
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!

Buďte první, kdo okomentuje tento záznam!