Variations-Bayes'sche Methoden nähern sich schwer zu handhabenden Integralen an, die in der Bayes'schen Inferenz und im maschinellen Lernen zu finden sind. In erster Linie dienen diese Methoden einem von zwei Zwecken: Annäherung der posterioren Verteilung oder Begrenzung der Grenzwahrscheinlichkeit beobachteter Daten.
Wie funktioniert der Umparametrierungstrick für Variations-Autoencoder (VAE)? Gibt es eine intuitive und einfache Erklärung, ohne die zugrunde liegende Mathematik zu vereinfachen? Und warum brauchen wir den
Ich glaube, ich habe eine allgemeine Vorstellung von VI und MCMC, einschließlich der verschiedenen Geschmacksrichtungen von MCMC wie Gibbs Sampling, Metropolis Hastings usw. Dieses Papier bietet eine wunderbare Darstellung beider Methoden. Ich habe folgende Fragen: Wenn ich bayesianische...
Ich habe irgendwo gelesen, dass die Variational Bayes-Methode eine Verallgemeinerung des EM-Algorithmus ist. In der Tat sind die iterativen Teile der Algorithmen sehr ähnlich. Um zu testen, ob der EM-Algorithmus eine spezielle Version der Variational Bayes ist, habe ich Folgendes versucht: Y.Y.Y...
In fast allen Codebeispielen, die ich von einer VAE gesehen habe, sind die Verlustfunktionen wie folgt definiert (dies ist ein Tensorflow-Code, aber ich habe ähnliche für Theano, Fackel usw. gesehen. Es ist auch für ein Convnet, aber das ist auch nicht allzu relevant betrifft nur die Achsen, die...
Gemäß dieser und dieser Antwort, scheinen Autoencoder eine Technik zu sein , das neuronale Netze für Dimensionsreduktion verwendet. Ich möchte zusätzlich wissen , was ist ein Variationsautoencoder (seine wichtigsten Unterschiede / Vorteile gegenüber einem „traditionellen“ Autoencoder) und auch das,...
Ich verstehe die Grundstruktur von variierendem Autoencoder und normalem (deterministischem) Autoencoder und die Mathematik dahinter, aber wann und warum würde ich eine Art von Autoencoder der anderen vorziehen? Alles, woran ich denken kann, ist die vorherige Verteilung latenter Variablen von...
Ich studiere dieses Tutorial über Variations-Autoencoder von Carl Doersch . Auf der zweiten Seite heißt es: Eines der beliebtesten Frameworks dieser Art ist der Variational Autoencoder [1, 3], der Gegenstand dieses Tutorials ist. Die Annahmen dieses Modells sind schwach und das Training erfolgt...
Zum Beispiel hören wir in einem generativen kontradiktorischen Netzwerk oft, dass Inferenz einfach ist, weil die bedingte Verteilung von x bei gegebener latenter Variable z 'traktierbar' ist. Außerdem habe ich irgendwo gelesen, dass eine Boltzmann-Maschine und ein Variations-Autoencoder verwendet...
Nach meinem (sehr bescheidenen) Verständnis der Variationsinferenz versucht man, eine unbekannte Verteilung zu approximieren, pppindem man eine Verteilung qqq , die Folgendes optimiert: KL(p||q)=∑xp(x)logp(x)q(x)KL(p||q)=∑xp(x)logp(x)q(x)KL (p||q) = \sum\limits_{x} p(x)log \frac {p(x)}{q(x)} Immer...
Ich lese über Bayes'sche Folgerungen und bin auf den Satz "Numerische Integration der Grenzwahrscheinlichkeit ist zu teuer" gestoßen. Ich habe keinen mathematischen Hintergrund und habe mich gefragt, was genau hier teuer bedeutet. Ist es nur in Bezug auf Rechenleistung oder gibt es etwas mehr....
Ich habe eine VAE implementiert und zwei verschiedene Online-Implementierungen der vereinfachten univariaten Gaußschen KL-Divergenz festgestellt. Die ursprüngliche Abweichung gemäß hier ist Wenn wir annehmen, dass unser Prior eine Einheit Gauß'sche ist, dh und , vereinfacht sich dies bis...
Ich lese über Variations-Bayes nach, und so wie ich es verstehe, kommt es auf die Idee an, dass Sie approximieren (wobei die latenten Variablen Ihres Modells undp ( z∣ x )p(z∣x)p(z\mid x)zzzxxx die beobachteten Daten sind) mit einer Funktion approximieren , wobei angenommen wird, dass q als q i ( z...
Was ist der Unterschied zwischen der automatischen Codierung von Variations-Bayes und der stochastischen Backpropagation für tiefe generative Modelle ? Führt die Schlussfolgerung bei beiden Methoden zu denselben Ergebnissen? Mir sind keine expliziten Vergleiche zwischen den beiden Methoden bekannt,...
Ich versuche , Gaussian Mixture Modell mit stochastischen Variations Inferenz zu implementieren, nach diesem Papier . Dies ist die pgm der Gaußschen Mischung. Dem Artikel zufolge ist der vollständige Algorithmus der stochastischen Variationsinferenz: Und ich bin immer noch sehr verwirrt über...
Ein Variations-Autoencoder (VAE) bietet eine Möglichkeit, die Wahrscheinlichkeitsverteilung lernen die einen Eingang mit seiner latenten Darstellung Beziehung setzt . Insbesondere ordnet der Codierer einen Eingang einer Verteilung auf . Ein typischer Encoder gibt Parameter , die die Gaußsche...
Ich arbeite an einem hochdimensionalen Inferenzproblem (ca. 2000 Modellparameter), für das wir eine MAP-Schätzung robust durchführen können, indem wir das globale Maximum des log-posterior unter Verwendung einer Kombination aus gradientenbasierter Optimierung und einem genetischen Algorithmus...
Nach einigen Recherchen zu diesem Thema habe ich ein überraschendes Defizit an Inferenzpaketen und Bibliotheken festgestellt, die auf Nachrichtenübermittlungs- oder Optimierungsmethoden für Python und R beruhen. Nach meinem besten Wissen sind diese Methoden äußerst nützlich. Zum Beispiel sollte für...
Ich implementiere eine Vanille-Variationsmischung aus multivariaten Gaußschen gemäß Kapitel 10 von Mustererkennung und maschinelles Lernen (Bishop, 2007). Der Bayes'sche Ansatz erfordert die Angabe von (Hyper-) Parametern für den Gauß'schen inversen Wishart vor: α0α0\alpha_0...