arXiv cs.LG· Mariia Drozdova, Vitaliy Kinakh, Guillaume Qu\'etant, Tobias Golling, Slava Voloshynovskiy·· 7 小时前AI 评分17
用连续随机不可逆网络生成不连续流形数据
Generation of data on discontinuous manifolds via continuous stochastic non-invertible networks
AI 导读
针对生成式自编码器和 GAN 难以生成不连续分布、易模式崩溃的问题，该研究改用预训练对比编码器获得聚类隐空间，再为每个代表单峰子流形的簇训练一个低复杂度网络，从高斯分布生成该子流形。框架基于输入数据与隐空间表示间互信息最大化的信息论形式，并推导了代价函数与该形式之间的联系。研究在合成 2D 分布上验证了连续随机网络对不连续分布的重建与生成。
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