因为q(x|z),p(z|x) 为带有神经网络的高斯分布,这时候 KL(p(z|x)‖q(z)) 可以显式地算出,而通过重参数技巧来采样一个点完成积分 ∫p(z|x)logq(x|z)dz 的估算,可以得到 VAE 最终要最小化的 loss: EM算法 在VAE 中我们对后验分布做了约束,仅假设它是高斯分布,所以我们优化的是高斯分布的参数。
写的很好,我来解释下p(x,z)为什么是知道的,注意在变分编码中我们建立的假设模型是从z到x的一个映射,比如vae中的decoder,因此p(x|z)是可以得到的,又因为p(z)我们一般假设服从高斯分布,所以p(x,z)=p(x|z)p(z)是知道的,至于p(x),我们这里是没有对其进行假设也不需要进行假设,所以p(x)在这里我们可以...
2. A Generative Model For Zero Shot Learning Using Conditional Variational Autoencoders(一种使用条件变分自编码器的Zero Shot Learning的生成模型) 作者:Ashish Mishra,M Shiva Krishna Reddy,Anurag Mittal,Hema A Murthy 摘要:Zero shot learning in Image Classification refers to the setting where images ...
因为q(x|z),p(z|x) 为带有神经网络的高斯分布,这时候 KL(p(z|x)‖q(z)) 可以显式地算出,而通过重参数技巧来采样一个点完成积分 ∫p(z|x)logq(x|z)dz 的估算,可以得到 VAE 最终要最小化的 loss: EM算法 在VAE 中我们对后验分布做了约束,仅假设它是高斯分布,所以我们优化的是高斯分布的参数。
变分推断下的GAN 在这部分内容中,我们介绍了一般化的将 GAN 纳入到变分推断中的方法,这将引导我们得到 GAN 的新理解,以及一个有效的正则项。 一般框架 同VAE 一样,GAN 也希望能训练一个生成模型 q(x|z),来将 q(z)=N(z;0,I) 映射为数据集分布 p̃(x),不同于 VAE 中将 q(x|z) 选择为高斯分布...
摘要:本文从一种新的视角阐述了变分推断,并证明了 EM 算法、VAE、GAN、AAE、ALI (BiGAN) 都可以作为变分推断的某个特例。其中,论文也表明了标准的 GAN 的优化目标是不完备的,这可以解释为什么 GAN 的训练需要谨慎地选择各个超参数。最后,文中给出了一个可以改善这种不完备性的正则项,实验表明该正则项能增强 ...