English(EN) Generation of data on discontinuous manifolds via continuous stochastic non-invertible networks

新框架在不连续流形上生成数据

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-10-15 04:00

研究人员开发了一种在不连续流形上生成数据的新颖框架，这项任务对于现有的生成对抗网络（GANs）和变分自编码器（VAEs）等模型来说具有挑战性。这种新方法利用预训练的对比编码器创建了一个聚类的潜在空间，每个聚类代表一个单模态子流形。然后，为每个聚类训练专门的低复杂度网络，以从高斯分布生成数据。该框架基于最大化输入数据与其潜在空间表示之间的互信息，并在合成二维数据上成功地从连续随机网络生成不连续分布。 AI

影响这项研究引入了一种生成复杂数据分布的新颖方法，有可能提高生成模型的能力。

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arXiv cs.LG TIER_1 English(EN) · Mariia Drozdova, Vitaliy Kinakh, Guillaume Qu\'etant, Tobias Golling, Slava Voloshynovskiy · 2026-10-15 04:00

通过连续随机不可逆网络在不连续流形上生成数据

arXiv:2112.09646v2 Announce Type: replace Abstract: The generation of discontinuous distributions is a difficult task for most known frameworks such as generative autoencoders and generative adversarial networks. Generative non-invertible models are unable to accurately generate …

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