多源轨迹建模与分离的动态变分自编码器混合
本文提出了一种名为混合动态变分自编码器(MixDVAE)的潜在变量生成模型,用于建模多个移动源组成的系统的动态。通过在单源数据集上预训练DVAE模型来捕捉源的动态,然后将多个预训练DVAE模型的实例集成到一个多源混合模型中,带有离散观测-源分配潜变量。实验结果表明,该方法在计算机视觉任务和音频处理任务上表现良好,并超过了几种基准方法。
原文中文,约400字,阅读约需1分钟。
本文提出了一种名为混合动态变分自编码器(MixDVAE)的潜在变量生成模型,用于建模多个移动源组成的系统的动态。通过在单源数据集上预训练DVAE模型来捕捉源的动态,然后将多个预训练DVAE模型的实例集成到一个多源混合模型中,带有离散观测-源分配潜变量。实验结果表明,该方法在计算机视觉任务和音频处理任务上表现良好,并超过了几种基准方法。