Disentangling disentanglement in variational autoencoders
We develop a generalisation of disentanglement in variational autoencoders (VAEs)—decomposition of the latent representation—characterising it as the fulfilment of two factors: a) the latent encodings of the data having an appropriate level of overlap, and b) the aggregate encoding of the data confo...
Автори: | Mathieu, E, Rainforth, T, Siddharth, N, Teh, Y |
---|---|
Формат: | Conference item |
Опубліковано: |
PMLR
2019
|
Схожі ресурси
-
AD-VAE: Adversarial Disentangling Variational Autoencoder
за авторством: Adson Silva, та інші
Опубліковано: (2025-03-01) -
Disentangled Sequential Variational Autoencoder for Collaborative Filtering
за авторством: WU Mei-lin, HUANG Jia-jin, QIN Jin
Опубліковано: (2022-12-01) -
Sequential Variational Autoencoder with Adversarial Classifier for Video Disentanglement
за авторством: Takeshi Haga, та інші
Опубліковано: (2023-02-01) -
Disentangling Generative Factors of Physical Fields Using Variational Autoencoders
за авторством: Christian Jacobsen, та інші
Опубліковано: (2022-06-01) -
On the fairness of disentangled representations
за авторством: Locatello, F, та інші
Опубліковано: (2019)