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 ...

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 ...

※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 ...

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 ...

Abstract: This article presents a new regularization of the latent space of a variational autoencoder that facilitates the visual selection of specific emotions of generated monophonic musical ...

In our recent paper, we propose VITS: Conditional Variational Autoencoder with Adversarial Learning for End-to-End Text-to-Speech. Several recent end-to-end text-to-speech (TTS) models enabling single ...

This repository contains implementations of Variational Autoencoder (VAE) variants and Autoencoders for learning compact representations from aerial drone imagery of agricultural fields. The models ...