Disentanglement Analysis in Deep Latent Variable Models Matching Aggregate Posterior Distributions
Fuente:
arXiv
Salvato in:
| Autori principali: | Saha, Surojit, Joshi, Sarang, Whitaker, Ross |
|---|---|
| Natura: | Preprint |
| Pubblicazione: |
2025
|
| Soggetti: | |
| Accesso online: | |
| Tags: |
Aggiungi Tag
Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!
|
Documenti analoghi
Matching aggregate posteriors in the variational autoencoder
di: Saha, Surojit, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Saha, Surojit, et al.
Pubblicazione: (2023)
ARD-VAE: A Statistical Formulation to Find the Relevant Latent Dimensions of Variational Autoencoders
di: Saha, Surojit, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Saha, Surojit, et al.
Pubblicazione: (2025)
AdaSemSeg: An Adaptive Few-shot Semantic Segmentation of Seismic Facies
di: Saha, Surojit, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Saha, Surojit, et al.
Pubblicazione: (2025)
Deep Latent Variable Modeling of Physiological Signals
di: Vo, Khuong
Pubblicazione: (2024)
di: Vo, Khuong
Pubblicazione: (2024)
Quotient-Based Posterior Analysis for Euclidean Latent Space Models
di: You, Kisung, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: You, Kisung, et al.
Pubblicazione: (2026)
LEDA: Log-Euclidean Diffeomorphism Autoencoder for Efficient Statistical Analysis of Diffeomorphisms
di: Iyer, Krithika, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Iyer, Krithika, et al.
Pubblicazione: (2024)
Identifying Metric Structures of Deep Latent Variable Models
di: Syrota, Stas, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Syrota, Stas, et al.
Pubblicazione: (2025)
LatentGAN Autoencoder: Learning Disentangled Latent Distribution
di: Kalwar, Sanket, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Kalwar, Sanket, et al.
Pubblicazione: (2022)
Identifiable Deep Latent Variable Models for MNAR Data
di: Xie, Huiming, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Xie, Huiming, et al.
Pubblicazione: (2026)
On the Effects of Irrelevant Variables in Treatment Effect Estimation with Deep Disentanglement
di: Khan, Ahmad Saeed, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Khan, Ahmad Saeed, et al.
Pubblicazione: (2024)
An Analysis of Attention via the Lens of Exchangeability and Latent Variable Models
di: Zhang, Yufeng, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Zhang, Yufeng, et al.
Pubblicazione: (2022)
Understanding Self-Supervised Learning via Latent Distribution Matching
di: Mikulasch, Fabian A, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Mikulasch, Fabian A, et al.
Pubblicazione: (2026)
Gaussian Mixture Vector Quantization with Aggregated Categorical Posterior
di: Yan, Mingyuan, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Yan, Mingyuan, et al.
Pubblicazione: (2024)
Disentanglement in T-space for Faster and Distributed Training of Diffusion Models with Fewer Latent-states
di: Gupta, Samarth, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Gupta, Samarth, et al.
Pubblicazione: (2025)
Efficient Flow Matching using Latent Variables
di: Samaddar, Anirban, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Samaddar, Anirban, et al.
Pubblicazione: (2025)
Conditional Flow Matching for Bayesian Posterior Inference
di: Zhai, Percy S., et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Zhai, Percy S., et al.
Pubblicazione: (2025)
Flow Matching for Posterior Inference with Simulator Feedback
di: Holzschuh, Benjamin, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Holzschuh, Benjamin, et al.
Pubblicazione: (2024)
On the Shape of Latent Variables in a Denoising VAE-MoG: A Posterior Sampling-Based Study
di: Bascuñán, Fernanda Zapata
Pubblicazione: (2025)
di: Bascuñán, Fernanda Zapata
Pubblicazione: (2025)
Convergence Analysis of Flow Matching in Latent Space with Transformers
di: Jiao, Yuling, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Jiao, Yuling, et al.
Pubblicazione: (2024)
Latent Nonlinear Denoising Score Matching for Enhanced Learning of Structured Distributions
di: Shen, Kaichen, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Shen, Kaichen, et al.
Pubblicazione: (2025)
Semi-Supervised Generative Learning via Latent Space Distribution Matching
di: Chong, Kwong Yu, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Chong, Kwong Yu, et al.
Pubblicazione: (2026)
Distributional Equivalence in Linear Non-Gaussian Latent-Variable Cyclic Causal Models: Characterization and Learning
di: Dai, Haoyue, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Dai, Haoyue, et al.
Pubblicazione: (2026)
Gait-Based Hand Load Estimation via Deep Latent Variable Models with Auxiliary Information
di: Gao, Jingyi, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Gao, Jingyi, et al.
Pubblicazione: (2025)
Deep Latent Variable Model based Vertical Federated Learning with Flexible Alignment and Labeling Scenarios
di: Hong, Kihun, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Hong, Kihun, et al.
Pubblicazione: (2025)
Disentangled Latent Spaces for Reduced Order Models using Deterministic Autoencoders
di: Schwarz, Henning, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Schwarz, Henning, et al.
Pubblicazione: (2025)
Subspace-Decomposed JEPAs: Disentangling Progression and Content in Latent World Models
di: Thil, Lucas, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Thil, Lucas, et al.
Pubblicazione: (2026)
Disentangling Shared and Private Neural Dynamics with SPIRE: A Latent Modeling Framework for Deep Brain Stimulation
di: Soroushmojdehi, Rahil, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Soroushmojdehi, Rahil, et al.
Pubblicazione: (2025)
Theoretical Analysis of Heteroscedastic Gaussian Processes with Posterior Distributions
di: Ito, Yuji
Pubblicazione: (2024)
di: Ito, Yuji
Pubblicazione: (2024)
Transfer Learning for Latent Variable Network Models
di: Jalan, Akhil, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Jalan, Akhil, et al.
Pubblicazione: (2024)
Disentangled Representation Learning via Flow Matching
di: Chi, Jinjin, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Chi, Jinjin, et al.
Pubblicazione: (2026)
DistDD: Distributed Data Distillation Aggregation through Gradient Matching
di: Wang, Peiran, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Wang, Peiran, et al.
Pubblicazione: (2024)
A Unified Latent Space Disentanglement VAE Framework with Robust Disentanglement Effectiveness Evaluation
di: Lang, Xiaoan, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Lang, Xiaoan, et al.
Pubblicazione: (2026)
A Study of Posterior Stability for Time-Series Latent Diffusion
di: Li, Yangming, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Li, Yangming, et al.
Pubblicazione: (2024)
Posterior Mean Matching: Generative Modeling through Online Bayesian Inference
di: Salazar, Sebastian, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Salazar, Sebastian, et al.
Pubblicazione: (2024)
CORAL: Disentangling Latent Representations in Long-Tailed Diffusion
di: Rodriguez, Esther, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Rodriguez, Esther, et al.
Pubblicazione: (2025)
On Local Posterior Structure in Deep Ensembles
di: Jordahn, Mikkel, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Jordahn, Mikkel, et al.
Pubblicazione: (2025)
Preventing Model Collapse in Gaussian Process Latent Variable Models
di: Li, Ying, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Li, Ying, et al.
Pubblicazione: (2024)
Particle Dynamics for Latent-Variable Energy-Based Models
di: Tang, Shiqin, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Tang, Shiqin, et al.
Pubblicazione: (2025)
Latent Variable Modeling for Robust Causal Effect Estimation
di: Morimura, Tetsuro, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Morimura, Tetsuro, et al.
Pubblicazione: (2025)
Accurate Coresets for Latent Variable Models and Regularized Regression
di: Ranjan, Sanskar, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Ranjan, Sanskar, et al.
Pubblicazione: (2024)
Documenti analoghi
-
Matching aggregate posteriors in the variational autoencoder
di: Saha, Surojit, et al.
Pubblicazione: (2023) -
ARD-VAE: A Statistical Formulation to Find the Relevant Latent Dimensions of Variational Autoencoders
di: Saha, Surojit, et al.
Pubblicazione: (2025) -
AdaSemSeg: An Adaptive Few-shot Semantic Segmentation of Seismic Facies
di: Saha, Surojit, et al.
Pubblicazione: (2025) -
Deep Latent Variable Modeling of Physiological Signals
di: Vo, Khuong
Pubblicazione: (2024) -
Quotient-Based Posterior Analysis for Euclidean Latent Space Models
di: You, Kisung, et al.
Pubblicazione: (2026)