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借着上半年计算机视觉的小作业论文阅读，我的VAE系列火了VAE全面理解（上）VAE全面理解（下）其实自己反过去看，讲的很一般，很多地方是没有讲透彻的，也不怕朋友们笑，我至今没有做过VAE相关的实验，一直想做，然后一直割，割一时一时爽，一直割一直爽。
变分自编码器系列：VAE+BN=更好的VAE.本文我们继续之前的变分自编码器系列，分析一下如何防止NLP中的VAE模型出现“KL散度消失（KLVanishing）”现象。.本文受到参考文献是ACL2020的论文ABatchNormalizedInferenceNetworkKeepstheKLVanishingAway[1]的启发，并...
这里面有个idea是自回归模型约等于分层VAE+强先验，由此VAE弄成自回归背景是一系列生成模型，如自回归、VAE、可逆流，这些模型都很好针对VAE、流模型相关的表示学习改进问题，通过设计深度VAE，调整其结构和优化技巧，成功把VAE拓展为有效的
编者按：自然语言处理顶会ACL2020将于7月5日-10日在线举行。本届大会中，微软亚洲研究院共有22篇论文被录取，内容涵盖机器翻译、文本生成、机器阅读理解、事实检测、人机对话等领域。本文精选了6篇有代表性的论文为大家介绍。
CMU邢波等最新论文：GAN和VAE的殊途同归，第一作者评述.【新智元导读】近日，来自CMU和Petuum的四位研究者ZhitingHu、ZichaoYang、RuslanSalakhutdinov和邢波在arXiv上发表了一篇论文，该研究构建了一系列深度生成模型特别是GAN和VAE之间的形式化联系。.论文在知乎...
变分自编码器系列：VAE+BN=更好的VAE.本文我们继续之前的变分自编码器系列，分析一下如何防止NLP中的VAE模型出现“KL散度消失（KLVanishing）”现象。.本文受到参考文献是ACL2020的论文ABatchNormalizedInferenceNetworkKeepstheKLVanishingAway[1]的启发，并自行...
变分自编码器VAE：一步到位的聚类方案.由于VAE中既有编码器又有器（生成器），同时隐变量分布又被近似编码为标准正态分布，因此VAE既是一个生成模型，又是一个特征提取器。.在图像领域中，由于VAE生成的图片偏模糊，因此大家通常更关心VAE...
本文我们继续之前的变分自编码器系列，分析一下如何防止NLP中的VAE模型出现“KL散度消失（KLVanishing）”现象。本文受到参考文献是ACL2020的论文《ABatchNorma...
NLP文本生成领域目前主要方法是seq2seq、VAE、GAN以及各种变形的gan。最近GAN发展迅速，各种会议论…01背景介绍1.1为啥要学习文案生成模型还是按照惯例讲下为啥要做基于标签的文案生成模型，其实之前一篇文章《广告行业中那些趣事系列27：围观机器学习是怎么解决“看图说话”任务》…
论文摘要如下：.我们探讨了矢量量化变分自动编码（VQ-VAE）模型在大规模图像生成中的应用。.为此，我们对VQ-VAE中使用的自回归先验进行了缩放和增强，目的是生成比以前具有更高相关度和保真度的样本。.我们使用简单的前馈编器网…
借着上半年计算机视觉的小作业论文阅读，我的VAE系列火了VAE全面理解（上）VAE全面理解（下）其实自己反过去看，讲的很一般，很多地方是没有讲透彻的，也不怕朋友们笑，我至今没有做过VAE相关的实验，一直想做，然后一直割，割一时一时爽，一直割一直爽。
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这里面有个idea是自回归模型约等于分层VAE+强先验，由此VAE弄成自回归背景是一系列生成模型，如自回归、VAE、可逆流，这些模型都很好针对VAE、流模型相关的表示学习改进问题，通过设计深度VAE，调整其结构和优化技巧，成功把VAE拓展为有效的
编者按：自然语言处理顶会ACL2020将于7月5日-10日在线举行。本届大会中，微软亚洲研究院共有22篇论文被录取，内容涵盖机器翻译、文本生成、机器阅读理解、事实检测、人机对话等领域。本文精选了6篇有代表性的论文为大家介绍。
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