arXiv · Machine Learning· Ioannis N. Ziogas, Aamna Al Shehhi, Ahsan H. Khandoker, Leontios J. Hadjileontiadis·· 8 小时前AI 评分44
变分分解自编码（VDA）提升潜在表示的解耦能力
Variational decomposition autoencoding improves disentanglement of latent representations
AI 导读
变分分解自编码（VDA）通过引入信号分解结构偏置，改进变分表示学习，并构建变分分解自编码器（DecVAEs），学习与时频特征对齐的多个潜在子空间。实验覆盖模拟数据及三个公开科学数据集，结果显示 DecVAEs 在解耦质量和鲁棒性方面优于基于 VAE 的方法，且在生成因子具有不同频谱特征时能够形成特定因子对应的潜在子空间。
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