变分图集自编码器与自监督坐标图选择

研究提出 Variational Atlas Autoencoders，以混合坐标图学习高维数据流形的局部潜在表示，并将无标签坐标图分配建模为后验推断，提出 latent-evidence routing。该方法在 CelebA 等图像数据集上，相比容量匹配基线获得结构更好的潜在空间和更高样本质量；采样仅需评估单个坐标图的解码器。