HFVAE(Structured Disentangled Representations)論文筆記
論文：arXiv:1804.02086v3 摘要： 深度隱變量模型在學習多維表示使用的是非監督學習方式。現在有許多表示學習在 disentangle 變量時對目標方程進行修正，這些方式先假設一個高斯先驗，但是這樣將不能穩定可靠的disentangle離散變量。論文提出了2級層級目標去控制相關精度：區域塊變量和獨立單變量之間的統計獨立性。論文根據 evidence lower bound (ELBO
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