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\beta-VAEs
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Beta-VAE中的后验坍塌充当自动谱剪枝
研究人员已经证明，$\beta$-变分自编码器（VAE）中的后验坍塌充当了自动谱剪枝机制。当一个潜在模式对重建的贡献低于由$\beta$参数确定的阈值时，就会发生此过程。该研究通过Landau稳定性分析得出了这一发现，引入了一个序参量来按效用对潜在模式进行排序，并确定首先检查哪些变量。
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新的基于熵的方法识别VAE中的极化状态
研究人员开发了一种新的信息论方法来识别潜变量模型（特别是变分自编码器VAE）中的极化状态。这种基于均值表示熵的新标准，比以前依赖高斯先验的方法提供了更通用的方法。该研究在理论上将这种熵度量与KL最小化联系起来，并在各种VAE架构中通过实证验证了其有效性，表明在归一化后，被动的潜变量维度仍然可以为下游任务性能做出贡献。