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【阿姆斯特丹博士论文】使用变分自编码器学习有用的表示，200页pdf
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12+阅读 · 4月18日
【2023新书】深度学习科学，362页pdf
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104+阅读 · 2023年12月21日
数据约束下如何做生成模型？SUTD最新《有限数据、少量样本和零样本下的生成建模》综述
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46+阅读 · 2023年7月31日
【牛津大学博士论文】变分自编码器: 监督、校准和多模态学习的变分自编码器，179页pdf
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35+阅读 · 2023年6月21日
《生成式模型: 变分自编码器与扩散模型》，75页ppt，Google DeepMind科学家Ruiqi Gao
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58+阅读 · 2023年6月10日
【牛津大学博士论文】基于变分自编码改进表示学习,170页pdf
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37+阅读 · 2023年5月7日
什么是深度图生成模型？剑桥大学博士生Chaitanya K. Joshi最新讲授! 附17页ppt
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33+阅读 · 2023年2月23日
什么是扩散模型？谷歌大脑Calvin Luo最新《扩散模型理解》，带你对基于评分与基于能量的扩散模型的统一视角数学理解
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82+阅读 · 2022年8月27日
最新《神经数据压缩导论》综述
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38+阅读 · 2022年7月19日
【ACL2022】解释生成的多尺度分布深度变分自编码器, Multi-Scale Distribution Deep Variational Autoencoder for Explanation Generation
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11+阅读 · 2022年3月24日
如何造出逼真图像？南洋理工Chuanxia Zheng博士论文《基于深度生成学习的逼真图像合成》197页pdf阐述视觉合成工作
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50+阅读 · 2022年3月9日
深度生成模型综述
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50+阅读 · 2022年1月2日
黑盒机器学习模型的成员推断攻击研究
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22+阅读 · 2021年8月22日
【ICML2021】统一鲁棒半监督变分自编码器
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26+阅读 · 2021年7月11日
【ICML2021】对抗学习条件变分自编码器的端到端文本转语音
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8+阅读 · 2021年6月21日
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