Webbläsaren som du använder stöds inte av denna webbplats. Alla versioner av Internet Explorer stöds inte längre, av oss eller Microsoft (läs mer här: * https://www.microsoft.com/en-us/microsoft-365/windows/end-of-ie-support).

Var god och använd en modern webbläsare för att ta del av denna webbplats, som t.ex. nyaste versioner av Edge, Chrome, Firefox eller Safari osv.

Foto på Mattias Ohlsson

Mattias Ohlsson

Professor

Foto på Mattias Ohlsson

Variational auto-encoders with Student’s t-prior

Författare

  • Najmeh Abiri
  • Mattias Ohlsson

Summary, in English

We propose a new structure for the variational auto-encoders (VAEs) prior, with the weakly informative multivariate Student’s t-distribution. In the proposed model all distribution parameters are trained, thereby allowing for a more robust approximation of the underlying data distribution. We used Fashion-MNIST data in two experiments to compare the proposed VAEs with the standard Gaussian priors. Both experiments showed a better reconstruction of the images with VAEs using Student’s t-prior distribution.

Avdelning/ar

  • Beräkningsbiologi och biologisk fysik - Genomgår omorganisation
  • eSSENCE: The e-Science Collaboration

Publiceringsår

2019

Språk

Engelska

Publikation/Tidskrift/Serie

ESANN 2019 - Proceedings : The 27th European Symposium on Artificial Neural Networks, Computational Intelligence and Machine Learning

Dokumenttyp

Konferensbidrag

Ämne

  • Computer Science
  • Other Computer and Information Science

Conference name

27th European Symposium on Artificial Neural Networks, Computational Intelligence and Machine Learning

Conference date

2019-04-24 - 2019-04-26

Conference place

Bruges, Belgium

Status

Published

Projekt

  • Lund University AI Research

ISBN/ISSN/Övrigt

  • ISBN: 978-287-587-065-0