Varial autoencoders (VAEs) lär sig representationer av data genom att gemensamt utbilda en probabilistic encoder and decoder network. Typiskt dessa modeller koda alla funktioner i data till en enda variabel. Här är vi intresserade av att lära sig olika representationer som kodar olika aspekter av data till separata variabler. Vi föreslår att lära sig sådana representationer med hjälp av modellarkitekturer som generaliseras från standard VAEs, med användning av en allmän grafisk modellstruktur i kodaren och dekoder. Detta gör att vi kan träna delvis specificerade modeller som gör relativt starka antaganden om en delmängd av tolkningsbara variabler och förlitar sig på flexibiliteten i neurala nätverk för att lära sig representationer för de återstående variablerna. Vi definierar vidare ett allmänt mål för halvövervakad inlärning i denna modellklass, som kan approximeras med hjälp av ett viktigt provtagningsförfarande. Vi utvärderar vår rams förmåga att lära sig olika representationer, både genom kvalitativ undersökning av dess generativa kapacitet, och kvantitativ utvärdering av dess discriminativa förmåga på en mängd olika modeller och datauppsättningar.
I enlighet med samma forskningslinje föreslog författarna i REF en ram för att lära sig disentranged representation av data inom ramen för VAE.
Learning Disentangled Representations with Semi-Supervised Deep Generative Models
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}