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Learning Priors for Adversarial Autoencoders
Hui Po Wang, Wei Jan Ko,
Wen-Hsiao Peng
多媒體工程研究所
研究成果
:
Conference contribution
›
同行評審
2
引文 斯高帕斯(Scopus)
總覽
指紋
指紋
深入研究「Learning Priors for Adversarial Autoencoders」主題。共同形成了獨特的指紋。
排序方式
重量
按字母排序
Keyphrases
Learned Priors
100%
Adversarial Autoencoder
100%
Data Distribution
33%
Image Quality
33%
Code Generator
33%
Proper Prior
33%
Tractability
33%
Knowledge-how
33%
Expressiveness
33%
Limited Capacity
33%
Not-knowing
33%
Latent Factor Model
33%
Disentangled Representation
33%
Domain Translation
33%
Generative Networks
33%
Text-to-image Synthesis
33%
Unsupervised Setting
33%
Mathematics
Data Distribution
100%
Latent Factor
100%
Expressiveness
100%
Computer Science
Autoencoder
100%
Experimental Result
33%
Image Quality
33%
Data Distribution
33%
Code Generator
33%
Image Synthesis
33%