أقوم بكتابة ورقة فنية تحتوي على الملخص التالي:

من بين النماذج التوليدية العميقة، تعد أجهزة التشفير التلقائي المتغيرة (VAEs) هي الرائدة في إنشاء عينات جديدة من مساحة كامنة متعلمة مع إعادة بناء بيانات الإدخال بشكل فعال. ومع ذلك، تتطلب الصيغة الأصلية عملية أخذ عينات عشوائية، يتم تنفيذها عبر خدعة إعادة المعلمة، لتقريب التوزيع الكامن الخلفي. في هذا البحث، نقترح طريقة جديدة تقوم بإدخال التوزيعات الكاملة للمدخلات المشفرة في وحدة فك التشفير، مما يؤدي بشكل فعال إلى تحسين النموذج لمجموعة كاملة من البيانات بدلاً من العينات المنفصلة. تعاملنا
التوزيعات المشفرة كمتغيرات عشوائية مستمرة وتستخدم العمليات التي يحددها جبر المتغيرات العشوائية أثناء فك التشفير. توضح التجارب التي أجريت على مجموعات بيانات وأبنية مختلفة أن هذا التعديل يعمل على تحسين أداء البنى القائمة على VAE. خاصة،
يعمل نهجنا على تحسين أخطاء إعادة البناء والقدرات التوليدية، كما تم قياسها بواسطة مقياس Fŕechet Inception Distance (FID)، مع إظهار سلوك تقارب تدريبي مماثل أو أفضل. سيتم إتاحة رمز المشروع للجمهور.

هل يمكنك اقتراح عنوان؟ شيء بارع، ربما تورية أو قراءة مزدوجة؟
{"source": "ewof/sharegpt-instruct-unfiltered-deduped", "kind": "human", "evolved_from": null}