prindi

Robust training of vector quantized bottleneck models

autor
Lancucki, Adrian
Chorowski, Jan
Sanchez, Guillaume
Marxer, Ricard
Chen, Nanxin
Dolfing, Hans J.G.A.
Khurana, Sameer
Alumäe, Tanel
Laurent, Antoine
vastutusandmed
Adrian Łańcucki, Jan Chorowski, Guillaume Sanchez, Ricard Marxer, NanxinChen, Hans Dolfing, Sameer Khurana, Tanel Alumäe, Antoine Laurent
allikas
2020 International Joint Conference onNeural Networks (IJCNN), 19-24 July 2020, Glasgow, UK : proceedings
ilmumiskoht
Danvers
kirjastus/väljaandja
IEEE
ilmumisaasta
2020
leheküljed
art. 163566 : 7 p
konverentsi nimetus, aeg
2020 International Joint Conference on Neural Networks : IJCNN 2020, Virtual, Glasgow, 19-24 July 2020
konverentsi toimumispaik
Glasgow, Scotland, United Kingdom
leitav
https://doi.org/10.1109/IJCNN48605.2020.9207145
märksõna
kodeerimine
andmekaitse
mudelipõhine tarkvaraarendus
Scopus
Conference Proceedings at Scopus
Article at Scopus
WOS
Article at WOS
kvartiil
Q2
kategooria (üld)
Arvutiteadus
kategooria (alam)
Arvutiteadus. Tehisintellekt
Arvutiteadus. Tarkvara
võtmesõna
VQ-VAE (Variational Auto-Encoder)
k-means
discrete information bottle-neck
ISBN
978-1-7281-6926-2
märkused
Bibliogr.: 38 ref
Open Access
Open Access
teaduspublikatsioon
teaduspublikatsioon
klassifikaator
3.1
TTÜ struktuuriüksus
tarkvarateaduse instituut
keel
inglise
Uurimisrühm
Keeletehnoloogia laboratoorium
Łańcucki, A., Chorowski, J., Sanchez, G., Marxer, R., Alumäe, T. et al. Robust training of vector quantized bottleneck models // 2020 International Joint Conference onNeural Networks (IJCNN), 19-24 July 2020, Glasgow, UK : proceedings. Danvers : IEEE, 2020. art. 163566 : 7 p. https://doi.org/10.1109/IJCNN48605.2020.9207145