Under de senaste åren har viktiga framsteg gjorts i generativa modeller, där de två dominerande tillvägagångssätten är Generativa Adversarial Networks (GAN) och Varial Autoencoders (VAEs). Standard Autoencoders (AE) och närbesläktade strukturer har dock förblivit populära eftersom de är lätta att träna och anpassa till olika uppgifter. En intressant fråga är om vi kan uppnå state-of-the-art prestanda med AEs samtidigt som de behåller sina goda egenskaper. Vi föreslår ett svar på denna fråga genom att införa en ny modell kallad Y-Autoencoder (Y-AE). Strukturen och utbildningsförfarandet för en Y-AE bifoga en representation i en implicit och en explicit del. Den implicita delen liknar utgången av en autoenkoder och den explicita delen är starkt korrelerad med etiketter i träningssetet. De två delarna separeras i det latenta utrymmet genom att kodarens utgång delas upp i två vägar (som bildar en Y-form) före avkodning och omkodning. Vi kräver sedan ett antal förluster, såsom förlust av återuppbyggnaden, och en förlust av beroendet mellan de implicita och explicita delarna. Dessutom övervakas projektionen i det explicita grenröret av en prediktor, som är inbäddad i kodaren och tränad end-to-end utan kontradiktoriska förluster. Vi ger betydande experimentella resultat på olika domäner, såsom separation av stil och innehåll, bild-till-bild-översättning, och omvänd grafik.
Y-AE REF fokuserar på standarden Autoencoder för att uppnå upplösning av implicita och explicita representationer.
Y-Autoencoders: disentangling latent representations via sequential-encoding
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}