Saltar al contenido
Universidad del Mar SIBUMAR Descubridor Institucional UMAR
  • Inicio
  • Búsqueda avanzada
  • Explorar
  • Entrar
    • English
    • Deutsch
    • Español
    • Français
    • Italiano
Búsqueda avanzada
  • Improving the Reconstruction of Disentangled Representation Learners via Multi-Stage Modeling
Imagen de Portada

Improving the Reconstruction of Disentangled Representation Learners via Multi-Stage Modeling

Fuente: arXiv
Guardado en:
Detalles Bibliográficos
Autores principales: Srivastava, Akash, Bansal, Yamini, Ding, Yukun, Hurwitz, Cole Lincoln, Xu, Kai, Egger, Bernhard, Sattigeri, Prasanna, Tenenbaum, Joshua B., Sudjianto, Agus, Le, Phuong, R, Arun Prakash, Zhou, Nengfeng, Vaughan, Joel, Wang, Yaqun, Bhattacharyya, Anwesha, Greenewald, Kristjan, Cox, David D., Gutfreund, Dan
Formato: Preprint
Publicado: 2020
Materias:
Machine Learning
Computer Vision and Pattern Recognition
Acceso en línea:
Acceder al recurso
Etiquetas: Agregar Etiqueta
Sin Etiquetas, Sea el primero en etiquetar este registro!
  • Citar
  • Describir
  • Enviar este por Correo electrónico
  • Imprimir
  • Exportar Registro
    • Exportar a RefWorks
    • Exportar a EndNoteWeb
    • Exportar a EndNote
  • Agregar a favoritos
  • Enlace Permanente
  • Existencias
  • Descripción
  • Comentarios
  • Ejemplares similares
  • Vista Equipo

Internet

https://arxiv.org/abs/2010.13187

Ejemplares similares

  • Towards a framework on tabular synthetic data generation: a minimalist approach: theory, use cases, and limitations
    por: Shen, Yueyang, et al.
    Publicado: (2024)
  • Using Markov Boundary Approach for Interpretable and Generalizable Feature Selection
    por: Bhattacharyya, Anwesha, et al.
    Publicado: (2023)
  • Thermometer: Towards Universal Calibration for Large Language Models
    por: Shen, Maohao, et al.
    Publicado: (2024)
  • Model Validation Practice in Banking: A Structured Approach for Predictive Models
    por: Sudjianto, Agus, et al.
    Publicado: (2024)
  • An Information-Theoretic Framework for Credit Risk Modeling: Unifying Industry Practice with Statistical Theory for Fair and Interpretable Scorecards
    por: Sudjianto, Agus, et al.
    Publicado: (2025)
Universidad del Mar
Universidad del MarSistema Bibliotecario de la Universidad del MarDescubridor Institucional UMARImplementación y desarrollo: Mtro. Carlos Alonso Albores Pérez
InicioBúsqueda avanzadaExplorar
Visitas al Descubridor: 387,319© 2026 Universidad del Mar