Apa perbedaan antara VAE dan Backpropagation Stochastic untuk Deep Generative Models?

Apa perbedaan antara Variational Bayes yang dikodekan secara otomatis dan Backpropagation Stochastic untuk Deep Generative Models ? Apakah kesimpulan dalam kedua metode menghasilkan hasil yang sama? Saya tidak mengetahui adanya perbandingan eksplisit antara kedua metode, meskipun demikian kedua kelompok penulis saling mengutip.

Backpropagation Stochastic dan Inferensi Perkiraan dalam Deep Generative Models tampaknya hanya mempertimbangkan implementasi yang sedikit lebih umum dari ide yang sama. Dibandingkan dengan kertas VAE, mereka:

• mengusulkan beberapa set variabel laten, sebagai lawan dari VAE yang hanya memiliki satu

• pertimbangkan gaussian posteriors non-diagonal, yang membuatnya lebih sulit untuk dioptimalkan