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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 저널정보
- Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2021 한국컴퓨터종합학술대회 논문집
- 발행연도
- 2021.6
- 수록면
- 633 - 635 (3page)
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Variational autoencoder (VAE) is a generative model that produces samples from latent space. VAE is known to be easy to be trained and can learn data representation compared to other generative models such as generative adversarial networks (GAN) and autoregressive models. However, when VAE trained on MNIST generates samples from latent space, we sometimes get ambiguous images that seem to lie between different classes. We think that it is be ... 전체 초록 보기
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