生成式自编码的丢弃模式
原文中文，约200字，阅读约需1分钟。发表于：。我们提出了一种名为解密自编码器的生成模型。在这个模型中，我们为训练数据集中的每个数据点分配一个唯一的随机丢失模式，然后训练一个自编码器来使用该模式作为编码信息来重构相应的数据点。尽管解密自编码器的训练仅依赖于重构误差，但其训练比其他生成模型更稳定。在 CIFAR-10 数据集上，解密自编码器的采样质量与 DCGAN 相当。
该文介绍了一种名为解密自编码器的生成模型，通过为每个数据点分配一个唯一的随机丢失模式，训练一个自编码器来重构相应的数据点。该模型的训练比其他生成模型更稳定，在 CIFAR-10 数据集上的采样质量与 DCGAN 相当。
