我们展示了变分下界的重参数化如何产生一个简单的可微无偏下界估计器;这种SGVB (Stochastic Gradient Variational Bayes)估计器可以在几乎所有具有连续潜在变量和/或参数的模型中进行高效的近似后验推理,并且可以使用标准随机梯度上升技术直接优化。 对于独立同分布数据集和具有逐数据点连续潜在变量的情况,我们提出自编码变分...
SGVB (Stochastic Gradient Variational Bayes)估计算法几乎可以高效的用于任何有连续隐变量或者参数的的模型的近似后验推断,并且它是简单的使用标准的随机梯度下降技巧优化。 对于数据集 i.i.d.和连续隐变量的每个数据点,我们提出了AutoEncoding VB(AEVB)算法。在AEVB算法中,我们通过使用SGVB估计器来优化识别模型,这使...
【论文笔记】Auto-Encoding Variational Bayes 可观测且不会变化的。一个是联合分布,一个是条件概率分布。qϕ(z∣x)q_{\phi}(\mathbf{z}|\mathbf{x})qϕ(z∣x):估计出来的后验分布pθ(z∣x)p_\theta(\mathbf{z}|\mathbf{x})pθ(z∣x):真实但难以计算的后验分布 那么显然其中的 ϕ\phiϕ...
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Auto-Encoding Variational Bayes 自编码变分贝叶斯,一听就是个非常统计、非常机器学习的名字。这篇文章也非常像传统机器学习论文,而不太像神经网络方面的实验论文。本文关注的问题是: 当后验分布不可追踪/确定的情况下(比如说流式处理,或者无法一次将所有数据加载到内存的大数据场景),如何利用概率模型进行有效的参数...
Second paper:《Auto-encoding Variational Bayes》自编码变分贝叶斯的阅读笔记,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
Auto-Encoding Variational Bayes Diederik P Kingma,Max Welling 【论文+代码(Python):变分贝叶斯自动编码(AEVB)】《Auto-Encoding Variational Bayes》Diederik P Kingma, Max Welling (2014)O网页链接Github(fauxtograph):O网页链接参阅:O爱可可-爱生活
【论文笔记】Auto-Encoding Variational Bayes 导读 VAE 嘛,之前觉得水平不够,不敢读。现在觉得,试试吧。 Abstract 如何在连续隐变量,难以估计后验概率以及大量数据集的情况下,良好的推断与学习呢? 本文提出随机变量推断。 1 对于随机变量的下界估计使用重参数化可以直接通过随机梯度进行优化 2. 在独立同分布数据集...
Auto-Encoding Variational Bayes (VAE原文)、变分推理 变分自动编码器的大致概念已经理解了快一年多了,但是其中的数学原理还是没有搞懂,在看到相关的变体时,总会被数学公式卡住。下决心搞懂后,在此记录下我的理解。 公式推导——变分下界 这篇文章提出一种拟合数据集分布的方法,拟合分布最常见的应用就是生成模型。该...
Auto-Encoding Variational Bayes(VAE)粗浅的理解 VAE作为生成模型的一种,能够通过改变latent space 来生成和训练时不一样的样本。 而这种能力,Auto-Encoder (AE)是做不到的,因为如果不对latent space 的生成进行约束,仅仅是对输出的结果进行约束。那么最终,对于不同的样本输入,得到的latent space 是完全不同的,这...