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Improving Variational Autoencoders on Robustness, Regularization, and Task-Invariance / ロバスト性,正則化,タスク不変性に関する変分オートエンコーダの改善

京都大学 / 新制・課程博士 / 博士(情報学) / 甲第24725号 / 情博第813号 / 新制||情||137(附属図書館) / 京都大学大学院情報学研究科知能情報学専攻 / (主査)教授 鹿島 久嗣, 教授 山本 章博, 教授 吉川 正俊 / 学位規則第4条第1項該当 / Doctor of Informatics / Kyoto University / DFAM

Identiferoai:union.ndltd.org:kyoto-u.ac.jp/oai:repository.kulib.kyoto-u.ac.jp:2433/283844
Date23 March 2023
CreatorsHiroshi, Takahashi
Contributors高橋, 大志, タカハシ, ヒロシ
PublisherKyoto University, 京都大学
Source SetsKyoto University
LanguageEnglish
Detected LanguageEnglish
Typedoctoral thesis, Thesis or Dissertation
Rights3章は同著者らによる論文 1.Proceedings of the Twenty-Seventh International Joint Conference on Artificial Intelligence, 2018. と 2. 人工知能学会論文誌, 2021 年 36 巻 3 号 p. A-KA4_1-9. に基づく。Copyright (C) 2018, IJCAI. URL: https://www.ijcai.org/proceedings/2018/374. 4章は同著者らによる論文 1. Proceedings of the 33-rd AAAI Conference on Artificial Intelligence , 2019. に基づく。Copyright (C) 2019, Association for the Advancement of Artificial Intelligence. URL: https://doi.org/10.1609/aaai.v33i01.33015066. 5章は同著者らによる 論文1.Proceedings of the 28-th ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining, 2022. に基づく。Copyright (C) 2022 ACM, Inc. URL: https://dl.acm.org/doi/10.1145/3534678.3539291.

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