Nonlinear independent component analysis for principled disentanglement in unsupervised deep learning. | Patterns (N Y);4(10): 100844, 2023 Oct 13. | MEDLINE

Contenido principal 1 Búsqueda 2 Pie de página 3

+A A -A Alto contraste

Portal Regional de la BVS

Información y Conocimiento para la Salud

Localizar descriptor de asunto Búsqueda Avanzada EVID@Easy

Nonlinear independent component analysis for principled disentanglement in unsupervised deep learning.

Hyvärinen, Aapo; Khemakhem, Ilyes; Morioka, Hiroshi.

Afiliación

Hyvärinen A; Department of Computer Science, University of Helsinki, Helsinki, Finland.
Khemakhem I; Gatsby Computational Neuroscience Unit, University College London, London, UK.
Morioka H; RIKEN AIP, Kyoto, Japan.

Patterns (N Y) ; 4(10): 100844, 2023 Oct 13.

Article en En | MEDLINE | ID: mdl-37876900

Palabras clave

disentanglement; independent component analysis; nonlinear ICA; representation learning; unsupervised learning

Añadir a Mi BVS

Buscar en Google

Texto completo: 1 Colección: 01-internacional Base de datos: MEDLINE Idioma: En Revista: Patterns (N Y) Año: 2023 Tipo del documento: Article País de afiliación: Finlandia Pais de publicación: Estados Unidos

Añadir a Mi BVS

Buscar en Google

Texto completo: 1 Colección: 01-internacional Base de datos: MEDLINE Idioma: En Revista: Patterns (N Y) Año: 2023 Tipo del documento: Article País de afiliación: Finlandia Pais de publicación: Estados Unidos