arXiv cs.LG· Arno Coomans, Merlin Nimier-David, Eugene d'Eon, Boris Bonev·· 6 天前AI 评分33
Variational Atlas Autoencoders 与自监督坐标卡选择
Variational Atlas Autoencoders and Self-Supervised Chart Selection
AI 导读
研究人员提出 Variational Atlas Autoencoders，通过构建局部潜在表示图册与潜在证据路由，实现了完全自监督的坐标卡分配。该模型通过识别重叠区域与转换映射，支持贴近数据流形的跨图卡连续插值。在 CelebA 等数据集上，其潜在空间结构和采样质量均优于同容量基线，且采样仅需评估单个图卡的解码器。
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