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शब्द

Variante utilisant un dictionnaire discret de vecteurs latents, combinent avantages des autoencoders et représentations catégorielles.

VAE augmenté avec des flows normalisants pour modéliser des distributions latentes plus complexes qu'une simple gaussienne.

Application du principe de bottleneck informationnel dans un cadre variationnel pour l'apprentissage de représentations comprimées optimales.

Amélioration du VAE utilisant l'échantillonnage par importance pour obtenir une borne plus serrée sur la log-vraisemblance.

Distribution a priori apprise paramétriquement comme mixture des sorties de l'encodeur sur des pseudo-entrées.

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