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...
【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...
Auto-Encoding Variational Bayes Diederik P. Kingma Max Welling Machine Learning Group Machine Learning Group Universiteit van Amsterdam Universiteit van Amsterdam 4 dpkingma@gmail. welling.max@gmail. 1 0 2 Abstract y a How can we perform efficient inference and learning in directed probabilistic M...
Auto-Encoding Variational Bayes 技术标签:深度学习 为了了解变分自编码器而查到这篇论文,但是看起来比较难懂,所以就一边用翻译软件翻译一遍记录着读。 摘要 在有向概率模型中,如果存在具有难处理的后验分布的连续隐变量和大型数据集,我们如何能够进行有效的推理和学习? 我们引入了随机变分推理和学习算法,其扩展到大...
深度学习路线-翻译版kingma和welling - 2014 - auto-encoding variational bayes.pdf,Auto-Encoding Variational Bayes Diederik P. Kingma Max Welling Machine Learning Group Machine Learning Group Universiteit van Amsterdam Universiteit van Amsterdam 4 dpkingma@