Variasi metode Bayes mendekati integral tak terpisahkan yang ditemukan dalam inferensi Bayes dan pembelajaran mesin. Terutama, metode ini melayani salah satu dari dua tujuan: Mendekati distribusi posterior, atau membatasi kemungkinan marjinal dari data yang diamati.
Bagaimana cara trik reparameterisasi untuk variabel autoencoder (VAE) bekerja? Apakah ada penjelasan yang intuitif dan mudah tanpa menyederhanakan matematika yang mendasarinya? Dan mengapa kita membutuhkan
Saya pikir saya mendapatkan ide umum baik VI dan MCMC termasuk berbagai rasa MCMC seperti sampling Gibbs, Metropolis Hastings dll. Makalah ini memberikan paparan yang luar biasa dari kedua metode. Saya punya pertanyaan berikut: Jika saya ingin melakukan inferensi Bayesian, mengapa saya memilih...
Saya membaca di suatu tempat bahwa metode Variational Bayes adalah generalisasi dari algoritma EM. Memang, bagian berulang dari algoritma sangat mirip. Untuk menguji apakah algoritma EM adalah versi khusus dari Variational Bayes, saya mencoba yang berikut: YYY adalah data, adalah kumpulan...
di hampir semua contoh kode yang pernah saya lihat dari VAE, fungsi kerugian didefinisikan sebagai berikut (ini adalah kode tensorflow, tapi saya pernah melihat yang serupa untuk theano, obor dll. Ini juga untuk convnet, tetapi itu juga tidak terlalu relevan , hanya mempengaruhi sumbu jumlah yang...
Sebagai per ini dan jawaban ini , autoencoder tampaknya menjadi teknik yang menggunakan jaringan saraf untuk pengurangan dimensi. Saya ingin juga tahu apa adalah variational autoencoder (perbedaan utama / manfaat lebih dari satu "tradisional" autoencoders) dan juga apa yang tugas belajar utama...
Saya mengerti struktur dasar autoencoder variasional dan autoencoder normal (deterministik) dan matematika di belakangnya, tetapi kapan dan mengapa saya lebih suka satu jenis autoencoder dari yang lain? Yang bisa saya pikirkan adalah distribusi sebelumnya variabel laten dari autoencoder variasional...
Saya mempelajari Tutorial ini pada Variational Autoencoders oleh Carl Doersch . Di halaman kedua disebutkan: Salah satu kerangka kerja yang paling populer adalah Varienc Autoencoder [1, 3], subjek tutorial ini. Asumsi model ini lemah, dan pelatihan cepat melalui backpropagation. VAE memang...
Saya membaca tentang kesimpulan Bayesian dan saya menemukan frasa "integrasi numerik dari kemungkinan marginal terlalu mahal" Saya tidak memiliki latar belakang matematika dan saya bertanya-tanya apa sebenarnya arti mahal di sini? Apakah hanya dalam hal kekuatan perhitungan atau ada sesuatu yang...
Untuk saya (sangat sederhana) memahami inferensi variasional, orang mencoba untuk memperkirakan p distribusi yang tidak diketahui dengan menemukan q distribusi yang mengoptimalkan berikut ini:pppqqq 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...
Saya membaca di variational Bayes, dan seperti yang saya mengerti, itu datang ke gagasan bahwa Anda memperkirakan (di mana z adalah variabel laten dari model Anda dan x data yang diamati) dengan fungsi q (z) , membuat asumsi bahwa q faktorisasi sebagai q_i (z_i) di mana z_i adalah subset dari...
Saya telah mengimplementasikan VAE dan saya perhatikan dua implementasi online berbeda dari divergensi KL gaussian univariat yang disederhanakan. Perbedaan asli sebagai per sini adalah Jika kita menganggap kami sebelumnya adalah unit gaussian yaituμ2=0danσ2=1, menyederhanakan ini ke...
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...
Saya mencoba untuk menerapkan model Campuran Gaussian dengan inferensi variasional stokastik, berikut ini kertas . Ini adalah pgm dari Campuran Gaussian. Menurut makalah itu, algoritma penuh inferensi variatif stokastik adalah: Dan saya masih sangat bingung dengan metode untuk menskalakannya...
Sebuah autoencoder variational (Vae) menyediakan cara belajar distribusi probabilitas yang berkaitan masukan representasi latennya . Secara khusus, encoder memetakan input ke distribusi pada . Encoder tipikal akan menampilkan parameter , mewakili distribusi Gaussian ; distribusi ini digunakan...
Saya sedang mengerjakan masalah inferensi dimensi tinggi (sekitar 2000 parameter model) yang kami mampu melakukan estimasi MAP dengan kuat dengan menemukan maksimum global log-posterior menggunakan kombinasi optimasi berbasis gradien dan algoritma genetika. Saya sangat ingin dapat membuat beberapa...
Setelah melakukan beberapa penelitian pada topik, saya telah melihat defisit mengejutkan paket inferensi dan perpustakaan yang bergantung pada pesan-lewat atau metode optimasi untuk Python dan R. Sejauh pengetahuan saya, metode ini sangat berguna. Misalnya, untuk propagasi keyakinan Bayes Network...