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文献
J-GLOBAL ID：202202235918425230
整理番号：22A0879351
Variational Autoencoderに基づく深層生成モデルを用いた潜在表現のDisentanglementに関する検討-Disentanglement評価指標を含む正則化損失の導入-
A Note on Disentanglement Using Deep Generative Model Based on Variational Autoencoder-Introduction of Regularization Losses Based on Metrics of Disentangled Representation-
中川真
(北大 大学院情報科学院)
,
藤後廉
(北大 数理・データサイエンス教育研究セ)
,
小川貴弘
(北大 大学院情報科学研究院)
,
長谷山美紀
(北大 大学院情報科学研究院)
資料名：
映像情報メディア学会技術報告
巻： 46 号： 6(MMS2022 1-37/ME2022 26-62/AIT2022 1-37) ページ： 97-102 発行年： 2022年02月14日
JST資料番号： S0209A ISSN： 1342-6893 資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 短報 発行国： 日本 (JPN) 言語： 日本語 (JA)
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