ARD-VAE: A Statistical Formulation to Find the Relevant Latent Dimensions of Variational Autoencoders

The variational autoencoder (VAE) [19], [41] is a popular, deep, latent-variable model (DLVM) due to its simple yet effective formulation for modeling the data distribution. Moreover, optimizing the VAE objective function is more manageable than other DLVMs. The bottleneck dimension of the VAE is a...

Ausführliche Beschreibung

Bibliographische Detailangaben

Veröffentlicht in:	Proceedings / IEEE Workshop on Applications of Computer Vision S. 889 - 898
Hauptverfasser:	Saha, Surojit, Joshi, Sarang, Whitaker, Ross
Format:	Tagungsbericht
Sprache:	Englisch
Veröffentlicht:	IEEE 26.02.2025
Schlagworte:	Autoencoders automatic relevancy detection Benchmark testing Computer architecture Computer vision Data models hierarchical prior Linear programming Measurement Neural networks Robustness Stability analysis variational autoencoders
ISSN:	2642-9381
Online-Zugang:	Volltext
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