Multi-adversarial Variational Autoencoder Networks

The unsupervised training of GANs and VAEs has enabled them to generate realistic images mimicking real-world distributions and perform unsupervised clustering or semi-supervised classification of images. Combining the power of these two generative models, we introduce a novel network architecture,...

Ausführliche Beschreibung

Bibliographische Detailangaben

Veröffentlicht in:	2019 18th IEEE International Conference On Machine Learning And Applications (ICMLA) S. 777 - 782
Hauptverfasser:	Imran, Abdullah-Al-Zubaer, Terzopoulos, Demetri
Format:	Tagungsbericht
Sprache:	Englisch
Veröffentlicht:	IEEE 01.12.2019
Schlagworte:	Computational modeling Data models Deep-generative-models Gallium nitride GANs Generators Image generation image-classification semi-supervised-learning Supervised learning Training VAEs
Online-Zugang:	Volltext
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