Advancements in generative models : enhancing interpretability and control of complex data through disentanglement and conditional generation

Les modèles génératifs sont une classe de modèles d'apprentissage automatique qui visent à apprendre la distribution sous-jacente d'un ensemble de données donné et à générer de nouveaux points de données qui ressemblent aux données originales. Ces modèles ont suscité beaucoup d'attent...

Ausführliche Beschreibung

Bibliographische Detailangaben

1. Verfasser:	Zou, Kaifeng
Format:	Dissertation
Sprache:	eng
Schlagworte:	Autoencodeur variationnel Diffusion models Generative adversarial networks Generative models Modèles de diffusion Modèles génératifs Réseaux adversaires génératifs Variational autoencoder
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