Dirichlet Variational Autoencoder

•This paper is a study on Dirichlet prior in variational autoencoder.•Our model outperforms baseline variational autoencoders in the perspective of loglikelihood.•Our model produces more meaningful and interpretable latent representation with no component collapsing compared to baseline variational...

Celý popis

Podrobná bibliografie

Vydáno v:	Pattern recognition Ročník 107; s. 107514
Hlavní autoři:	Joo, Weonyoung, Lee, Wonsung, Park, Sungrae, Moon, Il-Chul
Médium:	Journal Article
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	Elsevier Ltd 01.11.2020
Témata:	Component collapse Deep generative model Multi-modal latent representation Representation learning Variational autoencoder Representation learning Variational autoencoder Deep generative model Component collapse Multi-modal latent representation
ISSN:	0031-3203, 1873-5142
On-line přístup:	Získat plný text
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!