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近日，多伦多大学发表最新研究报告，重点描述了“PixelGAN自动编码器”，一种生成式自动编码器，其中生成路径是对潜在代码进行调节的像素（PixelCNN）上的卷积自回归神经网络，识别路径使用生成对抗网络 （GAN）对潜在代码施加先前的分配。该报告发现，j2直播，潜在代码和自回归解码器之间不同的分解信息会导致不同的先验结果。例如，通过强加高斯分布作为先验，我们可以实现全局与局部分解，或者通过强加分类分布作为先验，我们可以以无监督的方式解开图像的样式和内容信息。文中进一步展示了具有分类先验的PixelGAN自动编码器如何可以直接用于半监督设置，并在MNIST，SVHN和NORB数据集上实现竞争性的半监督分类结果。

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