云模型特征函数自编码器：集成云模型理论与 MMD 正则化以提升生成建模
机器学习
2025-08-07 v1 人工智能
摘要
我们引入云模型特征函数自编码器（CMCFAE），这是一种新型生成模型，将云模型集成到 Wasserstein 自编码器（WAE）框架中。通过利用云模型的特征函数对潜空间进行正则化，我们的方法实现了对复杂数据分布的更精确建模。不同于传统方法依赖标准高斯先验和传统散度度量，本方法采用云模型先验，提供了潜空间更灵活和真实的表征，从而缓解了重构样本中同质化现象。我们推导了云模型的特征函数，并在 WAE 框架下提出相应的正则化器。在 MNIST、FashionMNIST、CIFAR-10 和 CelebA 上进行了大量定量和定性评估，表明 CMCFAE 在重建质量、潜空间结构和样本多样性方面均优于现有模型。该工作不仅建立了云模型理论与 MMD 基于正则化的集成，还为增强基于自编码器的生成模型提供了有前景的新视角。
引用
@article{arxiv.2508.04447,
title = {Cloud Model Characteristic Function Auto-Encoder: Integrating Cloud Model Theory with MMD Regularization for Enhanced Generative Modeling},
author = {Biao Hu and Guoyin Wang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2508.04447},
year = {2025}
}