本研究提出了一种迭代摊销推理机制，旨在解决多模态变分自编码器在推断缺失模态时的信息损失问题。该方法通过迭代优化单模态推理，显著提升了推理性能和跨模态生成质量，实验结果表明分类准确性和生成效果均有显著提高。

Enhancing Unimodal Latent Representations in Multimodal Variational Autoencoders through Iterative Amortized Inference
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