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申请/专利权人：复旦大学
摘要：本发明提供了一种基于变分自编码器的因果解耦表征学习方法，具有这样的特征，包括：将输入图像输入因果解耦表征模型，得到重建图像，因果解耦表征模型包括：编码模块，包括编码器，用于对输入图像进行编码，得到包含独立表征∈s和其他信息∈r的外生变量∈；反事实干预模块，包括因果效应矩阵，用于将独立表征∈s转换为线性因果表征zl；非线性因果模块，包括神经网络f，用于将线性因果表征zl转换为非线性因果表征zs；解码模块，包括解码器，用于对包含非线性因果表征zs和其他信息∈r的潜在表征z进行解码，得到重建图像。总之，本方法能够对偏置进行有效处理，实现准确的因果解耦。
主权项：1.一种基于变分自编码器的因果解耦表征学习方法，用于根据输入图像得到对应的重建图像，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1，构建初始因果解耦表征模型；步骤S2，根据现有图像和对应的标签构建训练数据集；步骤S3，根据所述训练数据集对所述初始因果解耦表征模型进行训练，根据训练好的初始因果解耦表征模型作为因果解耦表征模型；步骤S4，将所述输入图像输入所述因果解耦表征模型，得到所述重建图像，其中，所述因果解耦表征模型包括：编码模块，包括编码器，用于对所述输入图像进行编码，得到包含独立表征∈s和其他信息∈r的外生变量∈；反事实干预模块，包括因果效应矩阵，用于将所述独立表征∈s转换为线性因果表征zl；非线性因果模块，包括神经网络f，用于将所述线性因果表征zl转换为非线性因果表征zs；解码模块，包括解码器，用于对包含所述非线性因果表征zs和所述其他信息∈r的潜在表征z进行解码，得到所述重建图像。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 复旦大学 基于变分自编码器的因果解耦表征学习方法
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