Disentangled Representation Learning

Disentangled Representation Learning (DRL) aims to learn a model capable of identifying and disentangling the underlying factors hidden in the observable data in representation form. The process of separating underlying factors of variation into variables with semantic meaning benefits in learning e...

Ausführliche Beschreibung

Bibliographische Detailangaben

Veröffentlicht in:	IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence. - 1979. - PP(2024) vom: 01. Juli
1. Verfasser:	Wang, Xin (VerfasserIn)
Weitere Verfasser:	Chen, Hong, Tang, Si'ao, Wu, Zihao, Zhu, Wenwu
Format:	Online-Aufsatz
Sprache:	English
Veröffentlicht:	2024
Zugriff auf das übergeordnete Werk:	IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence
Schlagworte:	Journal Article