基于变分自编码器的室内攀岩路线嵌入与生成
机器学习
2020-09-29 v1 信号处理
摘要
近期室内攀岩的流行使得深度学习算法在分类和生成攀岩路线方面有了可能的应用。本工作中,我们对标准化训练设备 MoonBoard(攀岩圈内知名的训练工具)中的攀岩路线采用变分自编码器。通过对编码的潜空间进行采样,观察到该算法能生成高质量的攀岩路线。22 个生成问题已上传至 MoonBoard 应用供用户评价。该算法可作为促进室内攀岩路线设置的第一步。
引用
@article{arxiv.2009.13271,
title = {Embedding and generation of indoor climbing routes with variational autoencoder},
author = {K. H. Lo},
journal= {arXiv preprint arXiv:2009.13271},
year = {2020}
}