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Towards an Interpretable Latent Space : an Intuitive Comparison of Autoencoders with Variational Autoencoders

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2018

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Beitrag zu einem Konferenzband
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Erschienen in

Proceedings of the Workshop on Visualization for AI Explainability 2018 (VISxAI). 2018

Zusammenfassung

We present an intuitive comparison of Auto-Encoders (AE) with Variational Auto-Encoders (VAE) by visualizing their latent activations. In order to do this, we trained an AE and the corresponding VAE on the MNIST dataset. To give a feeling for the latent compression, we visualize the latent activations of the AE/VAE by displaying the 4 latent variables in a parallel coordinate system. We provide an introduction to the architectures of AEs/VAEs and draw a comparison between the two models.

Zusammenfassung in einer weiteren Sprache

Fachgebiet (DDC)
004 Informatik

Schlagwörter

visualization, machine learning, explainable machine learning, autoencoders, variational autoencoders, latent space

Konferenz

IEEE VIS 2018, 21. Okt. 2018 - 26. Okt. 2018, Berlin
Rezension
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Forschungsvorhaben

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Zeitschriftenheft

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Zitieren

ISO 690SPINNER, Thilo, Jonas KÖRNER, Jochen GÖRTLER, Oliver DEUSSEN, 2018. Towards an Interpretable Latent Space : an Intuitive Comparison of Autoencoders with Variational Autoencoders. IEEE VIS 2018. Berlin, 21. Okt. 2018 - 26. Okt. 2018. In: Proceedings of the Workshop on Visualization for AI Explainability 2018 (VISxAI). 2018
BibTex
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Interner Vermerk

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Kontakt
URL der Originalveröffentl.
https://thilospinner.com/towards-an-interpretable-latent-space/

Prüfdatum der URL

2018-10-27

Prüfungsdatum der Dissertation

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Kommentar zur Publikation

Allianzlizenz
Corresponding Authors der Uni Konstanz vorhanden
Internationale Co-Autor:innen
Universitätsbibliographie
Ja
Begutachtet
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