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...
image.png 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:...
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... ...
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...
论文学习: VQ-VAE: Neural Discrete Representation Learning ranchlai auto-encoder自编码器|李宏毅|深度学习|人工智能|台湾大学 智能工程搬砖师 10:27 VAE里面的概率知识。VAE原理讲解系列#2 Up-Fei 【生成模型VAE】十分钟带你了解变分自编码器及搭建VQ-VAE模型(Pytorch代码)!简单易懂!—GAN/机器学习/监督学习 ...
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 (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...
Autoencoding Variational Bayes(AEVB)结合了自编码器和变分推断的原理,允许我们在生成模型中进行推断和学习。AEVB的目标是学习一个能够从潜在空间中生成样本的生成模型,同时通过变分推断估计真实后验分布。 AEVB基于以下关键观察:如果将自编码器的隐藏表示视为潜在变量,那么解码器可以被看作是生成模型,而编码器则可以被...