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Encodeur Automatique Récurrent Wasserstein Démêlé

By Jun Han and others
L'apprentissage de représentations démêlées conduit à des modèles interprétables et facilite la génération de données avec transfert de style, qui a été largement étudié sur des données statiques telles que des images dans un cadre d'apprentissage non supervisé. Cependant, seuls quelques travaux ont exploré l'apprentissage non supervisé de la représentation... Show more
January 19, 2021
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Disentangled Recurrent Wasserstein Autoencoder
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