Sampling From Autoencoders’ Latent Space via Quantization And Probability Mass Function Concepts
Author:
Affiliation:
1. PSL University, 45 rue d’Ulm, 75230, Paris cedex 05,DIÉNS, ÉNS, CNRS,Paris,France
2. Be-Ys Reseach, 46 rue du ressort,Clermont-Ferrand,France
Publisher
IEEE
Link
http://xplorestaging.ieee.org/ielx7/10447019/10448524/10449279.pdf?arnumber=10449279
Reference47 articles.
1. On the Best Lattice Quantizers
2. Hamiltonian variational auto-encoder;Caterini;Advances in Neural Information Processing Systems,2018
3. A geometric perspective on variational autoencoders;Chadebec;arXiv preprint arXiv:2209.07370,2022
4. Data Augmentation in High Dimensional Low Sample Size Setting Using a Geometry-Based Variational Autoencoder
5. Pythae: Unifying Generative Autoencoders in Python - A Benchmarking Use Case;Chadebec
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