这个就称之为Stochastic Gradient Variational Bayes (SGVB),其中: image.png 一般来说,式3中的散度项可以整体估计,因此只有重建误差的期望 image.png 需要采样估计。散度项可以被看做是调整参数φ使后验估计接近先验分布,式3可以转成如下形式: image.png 这种形式比6的参数数量少。 mini-batch版本如下: image.png...
论文原名为Auto-Encoding Variational Bayes,是一种通用的利用auto-encoding方法结合variational lower bound求解bayes图模型隐变量的方法论。而VAE(Variational Auto-Encoding)是在该方法论下的一个具体示例。 Auto-Encoding Variational Bayesarxiv.org/abs/1312.6114 一. 背景知识 1. Auto-Encoder Auto encoder是一...
【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...
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...
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-Encoding Variational Bayes Kingma D P, Welling M. 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 , 其中 表示隐变量(我们也可以让 为样本标签, 使得Encoder成为一个判别器)....
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...
Autoencoding Variational Bayes(以下简称AEVB)是一种用于生成模型的无监督学习方法,它结合了深度学习中的自编码器(autoencoder)和变分推断(variational inference)的思想。本文将逐步解释AEVB的原理。 首先,我们来介绍一下自编码器。自编码器是一种神经网络模型,用于学习输入数据的低维表示。它由两部分组成:编码器和解...
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...
Autoencoding Variational Bayes (AEVB)是一种用于生成模型的机器学习算法,它结合了自动编码器(autoencoder)和变分贝叶斯(variational Bayes)的思想。在本文中,我们将详细探讨AEVB算法的原理和步骤。 1.引言 自动编码器是一种用于学习输入样本数据的压缩表示的神经网络架构。它由一个编码器网络和一个解码器网络组成,通过...