Disentangling Representations in Restricted Boltzmann Machines without Adversaries
A goal of unsupervised machine learning is to build representations of complex high-dimensional data, with simple relations to their properties. Such disentangled representations make it easier to interpret the significant latent factors of variation in the data, as well as to generate new data with...
Uloženo v:
| Vydáno v: | Physical review. X Ročník 13; číslo 2; s. 021003 |
|---|---|
| Hlavní autoři: | , , |
| Médium: | Journal Article |
| Jazyk: | angličtina |
| Vydáno: |
College Park
American Physical Society
01.04.2023
|
| Témata: | |
| ISSN: | 2160-3308, 2160-3308 |
| 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!