SPATIAL BROADCAST DECODER: A SIMPLE ARCHI-
SPATIAL BROADCAST DECODER: A SIMPLE ARCHI-
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空间广播解码器：一个简单的架构
DOI：
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发表时间：
2019
期刊：
影响因子：
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通讯作者：
Tecture For
中科院分区：
文献类型：
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作者：
Tecture For
我们提出了一种神经渲染架构，可以帮助变分自动编码器（VAE）学习解缠结的表示。我们没有使用 VAE 解码器中通常使用的反卷积网络，而是跨空间平铺（广播）潜在向量，连接固定的 X 和 Y“坐标”通道，并应用具有 1×1 步幅的全卷积网络。这为将潜在空间中的位置特征与非位置特征分离提供了架构先验，但没有对此效果提供任何明确的监督。我们证明，这种架构（我们称之为空间广播解码器）可以提高解缠结、重建精度以及对数据空间中保留区域的泛化。我们展示了空间广播解码器是对最先进 (SOTA) 解缠结技术的补充，并且在合并时可以提高其性能。
We present a neural rendering architecture that helps variational autoencoders (VAEs) learn disentangled representations. Instead of the deconvolutional network typically used in the decoder of VAEs, we tile (broadcast) the latent vector across space, concatenate fixed Xand Y-“coordinate” channels, and apply a fully convolutional network with 1×1 stride. This provides an architectural prior for dissociating positional from non-positional features in the latent space, yet without providing any explicit supervision to this effect. We show that this architecture, which we term the Spatial Broadcast decoder, improves disentangling, reconstruction accuracy, and generalization to held-out regions in data space. We show the Spatial Broadcast Decoder is complementary to state-of-the-art (SOTA) disentangling techniques and when incorporated improves their performance.
给予β-胡萝卜素的小鼠骨骼肌的特征
DOI：
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发表时间：
2014
期刊：
影响因子：
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作者：
北風 智也;原田 直樹;中野 長久;乾 博;山地 亮一
通讯作者：
山地 亮一