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Protecting Generation: Error Correction Codes in Discrete Deep Generative Models

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内容提要

本研究通过引入错误校正码（ECC）改进了离散潜在变量模型的变分推断，提升了估计准确性并缩小了变分间隙。实验表明，该方法在生成质量、数据重建和不确定性校准方面优于未编码的变分自编码器（DVAE），在多个数据集上表现优异。

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标签

models 变分推断 数据重建 生成质量 离散潜在变量 错误校正码
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