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申请/专利权人：罗伯特·博世有限公司
摘要：提供了一种用于在训练数据上训练自动编码器以获得用于合成新数据的生成模型的系统和方法。在所述训练期间，仿射变换320被应用于编码器310的输出，以获得潜在空间中的训练数据实例的表示。此外，潜在空间中的训练数据实例的表示的均值和协方差被确定，并且仿射变换的参数被更新以将训练数据实例的表示的均值和协方差朝向目标均值和目标协方差移位。经训练的自动编码器的解码器330可以被用作生成模型，例如以合成系统、设备或机器的测试或模拟的输入数据，或者以合成用于另一机器可学习模型的训练的训练数据。
主权项：1.一种在训练数据上训练自动编码器以获得用于合成新数据的生成模型的计算机实现的方法200，包括：-提供210自动编码器，所述自动编码器包括将输入数据实例映射到潜在空间中的表示的编码器以及从潜在空间中的表示获得输入数据实例的重构版本的解码器；-访问220包括多个训练数据实例的训练数据；-在训练数据上训练230自动编码器，其中针对训练数据的相应子集，所述训练包括：-将来自所述子集的训练数据实例馈送230到编码器中，并且从编码器的输出获得潜在空间中的训练数据实例的表示；-将训练数据实例的表示馈送270到解码器中，以获得训练数据实例的重构版本；-基于训练数据实例和训练数据实例的重构版本之间的差异来确定重构损失；-基于所述重构损失，更新280编码器和解码器的参数以便减少所述重构损失；其中所述方法进一步包括：-将仿射变换应用250于编码器的输出，以获得潜在空间中的训练数据实例的表示；-确定255潜在空间中的训练数据实例的表示的均值和协方差；-更新260仿射变换的参数，以将训练数据实例的表示的均值和协方差朝向目标均值和目标协方差移位；-在所述训练之后，输出290解码器的至少数据表示，以用作基于潜在空间的采样来合成新数据的生成模型。
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百度查询： 罗伯特·博世有限公司 训练自动编码器以获得生成模型
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