If I have to describe latent space in one sentence, it simply means a representation of compressed data. 隐空间(Latent Space) 隐空间是 压缩数据的一个表示。隐空间的作用是为了找到 模式(pattern) 而学习数据特征并且简化数据表示。 数据压缩 指用比原来表示更
发表时间：2021（ICML 2021） 文章要点：这篇文章提出了latent collocation method (LatCo)算法，用来planning状态序列，而不是动作序列，来解决long horizon的planning问题（it is easier to solve long-horizon tasks by planning sequences of states rather than just actions）。主要思路就是
原文链接： http://tecdat.cn/?p=24647 原文出处：拓端数据部落公众号 背景和定义 线性混合模型假设 N 个受试者的群体是同质的，并且在群体水平上由独特的曲线 Xi(t)β 描述。相比之下，潜在类别混合模型在于假设人口是异质的，并且由 G 潜在类别的受试者组成，其特征是 G 平均轨迹曲线。 潜
BYOL论文笔记(Bootstrap Your Own Latent A New Approach to Self-Supervised Learning) 一、基本架构 二、BYOL实现细节 数据增强：使用在SimCLR中同样的一系列数据增强，包括随机水平翻转、颜色扰动、高斯模糊等。 网络架构：使用resnet50、resnet50(1x)作为基本的编码器,使用
来源：Jack Cui 今天给大家分享一个新算法 「HyperStyle」。 人脸编辑再得一分，牛逼！ 「HyperStyle」还要更逼真一些，直接上效果： 一个美女： 算法可以一键"返老还童"： 这效果，你打几分？ 可以变年轻，当然也可以反向操作。 一键变老： 再比如换个发型： 最后放一张整体效果图吧： 除了这些
2021SC@SDUSC 源码：archs\gfpganv1_clean_arch.py 本篇主要分析gfpganv1_clean_arch.py下的以下两个类 class StyleGAN2GeneratorCSFT (StyleGAN2GeneratorClean)：StyleGan class ResBlock(nn.Module)：残差网络 目录 class StyleGAN2GeneratorCSFT (StyleGAN2GeneratorClean)： _in
发表时间：2019（ICML 2019） 文章要点：文章提出了一个叫Deep Planning Network (PlaNet)的模型来学习环境的dynamics，然后用online planning的方式在这个模型构建的latent space上进行planning得到action。这里面的关键就是model要能够准确预测多步的reward（the dynamics model must accu
发表时间：2020（ICLR 2020） 文章要点：文章提出一个叫Dreamer的算法，就是去学一个world model，然后强化学习在compact state space上进行。就相当于所有的学习过程都不是和真正的环境交互学习，而是在world model上进行，所以把这个东西叫做Dreamer，相当于梦里学习，梦里啥都有。 Model包含三个
摘要 在这篇文章中，我们展示了特定“robust“模型中的隐变量特征对于对抗攻击来说是非常易受攻击的。基于这一点，我们提出了一个统一的 l ∞ −
发表时间：2020（ICML 2020） 文章要点：这篇文章想说model based方法在data efficiency和planning方面都具有天然优势，但是model的泛化性通常是个问题。这篇文章提出学一个context相关的latent vector，然后用model去predict的时候会基于这个latent vector去做，这在一定程度上捕捉了环境变化
Understanding self-supervised and contrastive learning with "Bootstrap Your Own Latent" (BYOL) Intro 主要探讨一下BYOL的问题，其他略过，文章发现了BYOL的成功似乎还是没有逃过负样本的使用，提出BYOL其实利用BatchNorm隐式的使用到了负样本的假说，并且有实验来作证。 Findings
发表时间：2018（NIPS 2017） 文章要点：文章设计了一个新的基于VAE的自编码器Vector Quantised-Variational AutoEncoder (VQ-VAE)。区别在于之前的自编码器去学latent representation的时候都是去学一个连续的向量，这篇文章学了一个离散的表示。注意，离散并不意味着one-hot,只要是离散的
目录 一、摘要 一、摘要 主要思想：区别于现有方法中大多在LR图像上一点点增加细节，PULSE（Photo Upsampling via Latent Space Exploration）遍历HR自然图像的流形空间，找到下采样后为原始LR图像的HR自然图像。PULSE方法是完全自监督的。所提出的方法可以基于任何的下采样形式（
目录 The proposed method Input Representation The Encoder The Decoder fine-tuning discriminate a joint label space consisting of both existing intent which have enough labeled data and novel intents which only have a few examples for each class. ==>
虽然很多人写过关于StyleGan的帖子，为了加深自己的理解，决定再啰嗦一遍。 StyleGan生成器 这部分用来介绍StyleGan生成器网络结构图。示意图如下 （1）传统的Gan生成器，由latent code 作为输入，生成图片。而StyleGan却是由一个常量通过生成网络生成图片的。而在StyleGan中latent code 经过
GLEAN 作者认为目前主要有两类SR方法。一是 ESRGAN和 SinGAN这种Feedforward Network。这类方法主要是encoder-decoder的模式。 最近用得比较多的方法GAN-Inversion。GAN-inversion通过找到GAN网络中的latent verctor(latent code)，再使用这个latent vector通过预训练
GAN可解释性，利用范数寻找语义向量 论文名：Closed-Form Factorization of Latent Semantics in GANs摘要 原理介绍实验在对这种方式进行的复现中，我选用了animeface这个数据集。 论文名：Closed-Form Factorization of Latent Semantics in GANs 摘要 GAN的
原文：https://arxiv.org/abs/2004.04467 代码（官方Pytorch版）：https://github.com/podgorskiy/ALAE 文章目录 前言论文核心模型和优化方法StyleALAE 网络结构算法总结参考 前言 自动编码器网络（Autoencoder networks）是一种无监督的方法，目的是通过同时学习编码器-生成器
Controllable Unsupervised Text Attribute Transfer via Editing Entangled Latent Representation Controllable Unsupervised Text Attribute Transfer via Editing Entangled Latent Representation 由于将风格和内容分开可能会破坏完整性，这里采用风格和内容纠缠在一起来
转： [论文分享] DHP: Differentiable Meta Pruning via HyperNetworks authors: Yawei Li1, Shuhang Gu, etc. comments: ECCV2020 cite: [2003.13683] DHP: Differentiable Meta Pruning via HyperNetworks (arxiv.org) code: ofsoundof/dhp: This is the official implementatio
Introduction 本文提出了一个两阶段的identity-aware图文匹配框架： 第一阶段通过引入Cross-Modal Cross Entropy (CMCE) 损失来学习identity-aware特征表示。训练得到初始的匹配结果。但作者认为第一阶段匹配的结果只是粗略的，图文特征不能紧密的匹配。因此设计第二阶段，引入了laten
多视图子空间聚类/表示学习(Multi-view Subspace Clustering/Representation Learning) 作者：凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 这篇博文主要对四篇文章(1)"Low-Rank Tensor Constrained Multiview Subspace Clustering"(2015 ICCV)，(2)"Tensorized Multi-vie
1.本文创新点： 提出了一个CNN,可以同时估计光流和视频中模糊的隐藏帧 为了更好的研究连续帧的特性，在CNN模型中开发了一种时间清晰度。 2.算法介绍： 该算法包含optical flow estimation module, latent image restoration module, temporal sharpness piror. optical flow estima
论文：Image Processing Using Multi-Code GAN Prior, CVPR2020 代码：https://github.com/genforce/mganprior 这是来自香港中文大学周博磊老师的工作。 尽管生成式对抗网络(GANs)在图像合成方面取得了成功，StyleGAN和BigGAN能够合成高质量的图像。这些方法能够从大量观测数据中捕捉多
文章目录1. 狄利克雷分布2. 潜在狄利克雷分配模型3. 学习推理4. sklearn.decomposition.LatentDirichletAllocation 潜在狄利克雷分配（latent Dirichlet allocation，LDA），作为基于贝叶斯学习的话题模型，是潜在语义分析、概率潜在语义分析的扩展，于2002年由Blei等提出。LDA在文本数
