eVAE: Evolutionary Variational Autoencoder

Variational autoencoders (VAEs) are challenged by the imbalance between representation inference and task fitting caused by surrogate loss. To address this issue, existing methods adjust their balance by directly tuning their coefficients. However, these methods suffer from a tradeoff uncertainty, i...

Celý popis

Podrobná bibliografie

Vydáno v:	IEEE transaction on neural networks and learning systems Ročník 36; číslo 2; s. 3288 - 3299
Hlavní autoři:	Wu, Zhangkai, Cao, Longbing, Qi, Lei
Médium:	Journal Article
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	United States IEEE 01.02.2025
Témata:	Convergence Deep learning Evolutionary variational autoencoder (eVAE) Fitting Probabilistic logic Task analysis Training Tuning variational autoencoder (VAE) variational genetic algorithm (VGA)
ISSN:	2162-237X, 2162-2388, 2162-2388
On-line přístup:	Získat plný text
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!