表現学習
表現学習(representation learning)
データから抽象的な特徴を見つける学習
VAEを中心とした、表現学習の手法のまとめ。表現学習の目的はデータ間に存在するメタ的な構造(meta-prior)を抽出することがあるとし、これをDisentanglement(独立した因子に分解)、階層(葉=>枝=木のような属性構造)、Semi-Supervised、Clusteringの4つに分けている。
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