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杨宗翰
Wasserstein Auto-Encoder
2020-07-01 17:06:14
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# Wasserstein Auto-Encoder --- ## Info * Conference: ICLR 2018 * Cites: 372 * Github Stars: 406 * Github Solved/Issue: 6/12 * Author:  --- ## Main Idea * 就是说，都映射到 $N(0, I)$ 了， 这个编码就没意义了，于是放弃中间为 $N(0, I)$。 *  * 为此，目的改为使得每个 $X$ 对应的分布的混合为 $N(0, I)$，然后判断单个样本是否属于 $P_Z$， 判断方法为 MMD 或者 WGAN。（好像WGAN效果更好） * 修改重建损失为： *  * 中间分布的loss； *  * 效果： *  * 
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