VAE（Variational AutoEncoder）は、2013年の論文「Auto-Encoding Variational Bayes」（変分ベイズ自動エンコーディング）の中で発表されたデータ生成の手法を使ったモデルの名前です。 オランダにあるアムステルダム大学のDiederik P KingmaとMax Wellingは、彼らの手法をAEVB ...

※現在、記事作成中のため、ファクトチェックができていない部分がありますので、ご了承ください。 本記事では、初学者の方が理解に苦しみがちな「変分オートエンコーダ（Variational Autoencoder、以下VAE）」について、理論的背景からTensorFlowによる ...

Batch normalization and dropout for stability Mixed precision training for efficiency Learning rate scheduling and gradient clipping β-VAE support for disentangled representations ...

This project presents a comprehensive implementation of a Variational Autoencoder system designed for unsupervised anomaly detection in high-dimensional datasets. The implementation emphasizes ...

Abstract: This study introduces a novel approach that combines a variational autoencoder and Bayesian optimization to accelerate the simultaneous parameter and topology optimization of interior ...

Generating synthetic data is useful when you have imbalanced training data for a particular class, for example, generating synthetic females in a dataset of employees that has many males but few ...

Abstract: This paper proposes a tractable and compact generative model for cetacean whistle signals based on Variational Autoencoder (VAE) and mixture of Gaussians in underwater biomimetic ...