amortized inference for causal structure learning 在因果推断(causal inference)领域,amortized inference是一种用于因果结构学习的方法。它通过观察和分析数据,确定一个事件或行为是导致另一个事件或行为发生的原因。 Amortized inference的核心思想是将因果结构学习问题分解为多个子问题,并通过分期偿还的方式逐步解决。这种...
这里的$\epsilon$是一个tolerance超参数,取$0$时上述解是精确的;该值越大,可平摊的推断问题越多,但得到非最优解的风险就越大。 利用Amortized Inference加速训练 以前的研究大多将推断过程当成黑盒子,作者提出应当结合具体模型设计算法:用于结构化SVM的AI-DCD(Amortized Inference framework for Dual Coordinate Descen...
Goodman. Amortized Inference in Probabilistic Reasoning. In Proceedings of the Thirty-Sixth Annual Conference of the Cognitive Science Society, 2014.Gershman S, Goodman ND (2014) Amortized inference in probabilistic reasoning. In: Proc. of the Annual Meeting of the Cognitive Science Society...
利用Amortized Inference加速训练 以前的研究大多将推断过程当成黑盒子,作者提出应当结合具体模型设计算法:用于结构化SVM的AI-DCD(Amortized Inference framework for Dual Coordinate Descent)和用于结构化感知机的AI- SP(Amortized Inference for Structured Perceptron)。 加速结构化SVM 加速结构化感知机 同为在线学习算法,...
Amortized Inference是指利用过去计算的Inference来支持未来的计算。对于 VI,Amortized Inference通常是指对局部变量的推断。 如上图所示,Amortized VI不是为每个数据点近似独立的变量,而是假设局部变分参数可以通过数据的参数化函数来预测。因此,一旦估计了这个函数,就可以通过函数作用新的数据点来获得潜在变量表示,如VAE所...
Energy-efficient Amortized Inference with Cascaded Deep Classifiers论文笔记 0. 概述 深度神经网络在许多AI任务中取得了卓越的成功, 但是通常会造成高的计算量和能量耗费, 对于某些能量有约束的应用, 例如移动传感器等. 我们提出了一种新的框架来, 该框架能够同时优化预测准确度以及能量耗费, 利用该框架来解决以上这...
Add a description, image, and links to the amortized-inference topic page so that developers can more easily learn about it. Curate this topic Add this topic to your repo To associate your repository with the amortized-inference topic, visit your repo's landing page and select "manage to...
所以,针对深度学习中的变分推断,我们可以把 q(z) 变为一个神经网络,所有样本都使用同一个神经网络。 Amortized Variational Inference 在上述的变分推断中,把 q(z) 变为一个神经网络并基于此再套一个高斯分布,那么我们就得到 Amortized 变分推断,两个网络如下图所示: 所以,我们改写公式(4),有: \log p\left...
在深度学习场景下，参数数量随着样本数量的增加而增加，因此，Amortized Variational Inference 提出了一种解决方案，即使用一个共享的神经网络对所有样本进行变分推断，而非为每个样本单独估计参数。Amortized 变分推断简化了参数优化过程，提高了效率。Reparameterization Trick 是优化过程中的一项关键技术，它通过...
Energy-efficient Amortized Inference with Cascaded Deep Classifiers论文笔记 0. 概述 深度神经网络在许多AI任务中取得了卓越的成功, 但是通常会造成高的计算量和能量耗费, 对于某些能量有约束的应用, 例如移动传感器等. 我们提出了一种新的框架来, 该框架能够同时优化预测准确度以及能量耗费, 利用该框架来解决以上这...