Epitomic Variational Graph Autoencoder

Variational autoencoder (VAE) is a widely used generative model for learning latent representations. Burda et al. [3] in their seminal paper showed that learning capacity of VAE is limited by over-pruning. It is a phenomenon where a significant number of latent variables fail to capture any informat...

Celý popis

Podrobná bibliografie

Vydáno v:	2020 25th International Conference on Pattern Recognition (ICPR) s. 7203 - 7210
Hlavní autoři:	Khan, Rayyan Ahmad, Anwaar, Muhammad Umer, Kleinsteuber, Martin
Médium:	Konferenční příspěvek
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	IEEE 10.01.2021
Témata:	Benchmark testing EVGAE Graph auto encoder Graph neural networks Over-pruning Pattern recognition Task analysis VAE Variational graph autoencoder
On-line přístup:	Získat plný text
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!