D-VAE: 变分自编码器用于有向无环图

D-VAE: 变分自编码器用于有向无环图

项目介绍

D-VAE（Directed Acyclic Graph Variational Autoencoder）是一个用于有向无环图（DAG）的变分自编码器。DAG在机器学习中具有重要意义，因为许多机器学习模型（如神经网络和贝叶斯网络）都是通过DAG实现的。D-VAE通过异步消息传递机制对DAG进行编码和解码，能够有效地生成新的有效DAG，并用于优化DAG结构。

项目快速启动

安装依赖

首先，确保你已经安装了Python 3.6和PyTorch 0.4.1。然后安装以下依赖：

pip install python-igraph
conda install graphviz
conda install pygraphviz

其他需要的Python库：

pip install tqdm six scipy numpy matplotlib

训练神经网络架构

使用以下命令训练神经网络架构：

python train.py --data-name final_structures6 --save-interval 100 --save-appendix _DVAE --epochs 300 --lr 1e-4 --model DVAE --bidirectional --nz 56 --batch-size 32

训练贝叶斯网络

使用以下命令训练贝叶斯网络：

python train.py --data-name asia_200k --data-type BN --nvt 8 --save-interval 50 --save-appendix _DVAE --epochs 100 --lr 1e-4 --model DVAE_BN --nz 56 --batch-size 128

应用案例和最佳实践

神经架构搜索（NAS）

D-VAE可以用于神经架构搜索（NAS），通过在潜在空间中进行贝叶斯优化来优化神经网络的结构。以下是一个简单的应用案例：

cd bayesian_optimization/Theano-master/
python setup.py install
cd ../../
./run_bo_ENAS.sh

贝叶斯网络结构学习（BNSL）

D-VAE还可以用于贝叶斯网络结构学习（BNSL），通过在潜在空间中进行贝叶斯优化来优化贝叶斯网络的结构。以下是一个简单的应用案例：

./run_bo_BN.sh

典型生态项目

PyTorch

D-VAE是基于PyTorch实现的，PyTorch是一个开源的深度学习框架，提供了强大的GPU加速张量计算和构建深度神经网络的能力。

Theano

在贝叶斯优化部分，D-VAE使用了基于Theano的稀疏高斯过程（SGP），Theano是一个用于定义、优化和评估数学表达式的Python库。

TensorFlow

在神经架构搜索的应用中，D-VAE使用了TensorFlow来评估神经网络的权重共享精度。

通过这些生态项目的结合，D-VAE能够有效地应用于各种机器学习任务中。