开始计算的时候,对q^\ast\left(w\right)和q^\ast\left(\alpha\right)的表达式参数进行初始化,然后交替重新更新方程,直到满足收敛准则。 VAE解析 前面提到过: 做变分的时候可以假设后验概率分布有一个具体的参数形式,如高斯分布,这种情况下我们可以得到一个新的ELBO表达式,与深度神经网络结合得到一个生成模型,变分...
EM算法的证明可以保证这种迭代过程的收敛,所以VAE损失函数的合理性是没问题的。所以,VAE的训练可以看成是遵从EM算法的一个迭代优化过程,交替执行“E步/训练编码器/估计隐变量分布/变分推断/确定 L_x(\theta) 下界”和“M步/训练解码器/重建(以最大似然的形式)/对下界函数求极值”这两件事,从而规避了计算难题...
变分推断是通过限制后验分布的分解性，将其近似为可分解的分布。以贝叶斯线性回归为例，通过变分法，我们寻找一个近似的参数分布，目标是最大化证据下界（ELBO），这等价于最小化KL散度。在高斯过程回归中，这种分解有助于我们找到参数的合适估计。进一步，变分自动编码器（VAE）利用神经网络结合变分推断，...