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
《Auto-Encoding Variational Bayes》这篇论文,不仅是一个技术突破的起点,也是生成模型领域的一块基石。它启发了许多后续的研究,比如β-VAE、InfoVAE,以及结合VAE和GAN的混合模型。更重要的是,它让我们看到了机器学习的一个新可能性:机器不仅能学习和识别,还能创造和想象。 如果你对VAE感兴趣,不妨去读读这篇论文的...
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 公式推导及代码 变分自动编码器(VAE)用于生成模型,结合了深度模型以及静态推理。简单来说就是通过映射学习将一个高维数据,例如一幅图片映射到低维空间Z。与标准自动编码器不同的是,X和Z是随机变量。所以可以这么理解,尝试从P(X|Z)中去采样出x,所以利用这个可以生成人脸,数字以及...
Auto-Encoding Variational Bayes整理 _{\phi}(z\midx)qϕ(z∣x) : anapproximationtotheintractabletrueposteriorpθ (z∣x)p...z)pθ(x∣z) 称为 概率解码器(aprobabilisticdecoder),因为给定一个编码zzz,它会在xxx的可能对应值上产生一个分布。 推导变分下界 ...
VARIATIONAL RECURRENT AUTO-ENCODERS 详解 机器学习神经网络深度学习人工智能编程算法 在本文中,我们提出了一个结合了RNN和SGVB优势的模型:变分自动编码器(VRAE)。 这种模型可用于对时间序列数据进行有效的大规模无监督学习,将时间序列数据映射到潜在向量表示。 该模型是生成模型,因此可以从隐藏空间的样本生成数据。 这...
auto-encoding variational bayes原理-回复 Autoencoding Variational Bayes(以下简称AEVB)是一种深度学习中的概率模型。它将变分推断和自动编码器结合起来,用于建模和学习复杂的概率分布,并进行高效的近似推断。本文将深入介绍AEVB的原理,并逐步回答与其相关的问题。 一、什么是自动编码器? 自动编码器是一种无监督学习...
Auto-Encoding Variational Bayes[J]. arXiv: Machine Learning, 2013.主要内容自编码, 通过引入Encoder和Decoder来估计联合分布p(x,z)p(x,z), 其中zz表示隐变量(我们也可以让zz为样本标签, 使得Encoder成为一个判别器).在Decoder中我们建立联合分布pθ(x,z)pθ(x,z)以估计p(x,z)p(x,z),在Encoder中...
Auto-EncodingVariationalBayes公式推导及代码 变分⾃动编码器（VAE）⽤于⽣成模型，结合了深度模型以及静态推理。简单来说就是通过映射学习将⼀个⾼维数据，例如⼀幅图⽚映射到低维空间Z。与标准⾃动编码器不同的是，X和Z是随机变量。所以可以这么理解，尝试从P（X|Z）中去采样出x，所以利⽤这个...
于是我们去优化ELBO,相当于去maximize似然函数的下界,那么我们也间接地maximize 这个似然函数(是的,Variational Autoencoder本质上还是在去最大化似然函数)这也就是我们为什么要最大ELBO的原因。 然后这个ELBO也可以写为: ELBO(θ,ϕ)=−Ez∼qϕ(z∣x)[logPθ(x∣z)]+KL[qϕ(z∣x)‖P(z)] ...