生成模型6-重参数技巧

最新推荐文章于 2024-12-25 17:12:42 发布
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本文介绍了神经网络如何利用重参数技巧逼近概率分布，通过Stochastic Back Propagation阐述了在简单高斯分布和条件概率密度函数中的应用。讨论了如何通过链式求导法则在神经网络中实现概率密度函数的近似，并强调了概率图模型与神经网络在建模和函数逼近上的区别。

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Stochastic Back Propagation （Reparametrization Trick）

本章主要介绍的是，神经网络用 函数逼近器，那么我们将想想神经网络和概率图模型之间有什么关系呢？能不能用NN去逼近一个概率分布 呢？把他们两结合到一起就是随机后向传播，或者称之为重参数技巧。

正常情况下简单举例

假设 是目标分布，其中 。我们之前是怎么采样的呢？是先从一个简单的高斯分布中进行采样 ，然后令 ，就相当于一个二元一次变换。这样就可以得到采样方法：
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franztao
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生成模型&一文认识图像生成
黎国溥
07-05 3126
更新一直持续到判别器无法区分为止（d）通过反复迭代训练生成器和判别器，GAN能够逐渐提升生成器生成的合成数据的质量和逼真度，使其接近真实数据的分布。单物体图像生成仅需要关注单个对象的生成细节，场景图像的生成往往需要考虑多个实例物体，物体间需要满足合理恰当且适应于用户需求的语义布局关系，因而场景图像生成任务复杂性较高，挑战性较强，且具有丰富的理论研究意义。这些模型通过大量的训练样本学习图像的特征和结构，并生成高质量的超分辨率图像。生成器试图生成逼真的输出图像，而判别器则试图区分生成的图像和真实的图像。
【人工智能的数学基础】概率分布的重参数化(Reparameterization)技巧
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06-26 5270
*重参数化(reparameterization)**是指把从有参数的分布。方法实现了从离散的类别分布中采样的过程，且采样的随机性转移到无参数的均匀分布。然而直接采样的过程无法计算梯度，因此引入重参数化技巧。直接计算上述积分比较困难，因此通过采样实现重参数化：先从一个无参数的分布。上式表示为有限项的求和形式，理论上是可以求得解析解的。方法是一种依概率采样类别的方法，假设每个类别出现的概率是。形式，对应类别分布越尖锐，然而梯度消失情况也越严重。中采样，从而实现目标函数及其梯度的计算。
机器学习笔记之变分推断(五)重参数化技巧
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上一节介绍了随机梯度变分推断(Stochastic Gradient Variational Inference,SGVI)。本节将介绍SGVI求解过程中遇到的问题，并针对为题介绍一种处理方法——重参数化技巧。
Reparameterization trick（重参数化技巧）
努力学习的DS
10-22 9274
这个确定性函数通常是一个线性变换，将从标准高斯分布（均值为0，方差为1）中采样的随机噪声与潜在变量的均值和标准差相结合。然后，通过一个神经网络或其他可微分的映射函数，将这个随机噪声向量与模型的均值和标准差参数相结合，生成最终的潜在变量。总之，“Reparameterization trick” 允许模型在训练过程中通过随机采样得到的潜在变量，同时保持了可微性，从而使生成模型更容易优化。：在生成模型中，通常会有一个随机性的潜在变量，例如高斯分布中的均值和方差，用于生成样本。
重参数化技巧
Drug discovery
12-20 8255
训练时： 训练资源一般是相对丰富的，我们更在意推理时的开销和性能，因此我们想要训练时的结构较大，具备好的某种性质(更高的精度或其他有用的性质，如稀疏性【节省空间】)， 推理时：转换得到的推理时结构较小且保留这种性质(相同的精度或其他有用的性质)。这样一来，训练时的结构对应一组参数，推理时我们想要的结构对应另一组参数；只要能把前者的参数等价转换为后者，就可以将前者的结构等价转换为后者。 结构A对应一组参数X，结构B对应一组参数Y，如果我们能将X等价转换为Y，就能将结构A等价转换为B。 结构重参数的意
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谈起重参数化技巧，不得不提变分自编码器(VAE)；在VAE中，我们知道需要对编码器的输出、进行采样，从而可以将采样输入到编码器网络，能够得到输入样本的重构，以这种方式对模型进行训练。而VAE并没有这么做，而是采取了另一种做法：从高斯分布中采样，然后和训练样本训练得到的和，做运算的结果输入到解码器网络（点乘符号表示每个元素位置上的相乘），便能得到我们样本x的重构，这让我很困惑很久。下面开始介绍重参数化技巧，以两种情况： 概率分布： 直接从边缘概率分布中采样，即给定一个随机变量y，并且，这里我们用表示
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具体来说，re-parameterization 技术可以将一个随机变量 z 表示为 μ + σε 的形式，其中 μ 和 σ 是模型的可学参数，ε 是从标准正态分布中采样得到的随机噪声。类似的操作还有，PIL库中的Image.open('1.jpg')，不同的是Image.open()函数返回的是PIL库中的Image对象，其中包含了图像的像素信息以及一些相关的元数据，可以进行后续的各种图像操作。查找表可以由numpy数组表示，其中每个元素表示输入像素值的索引，对应的输出像素值为该元素的值。
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CVPR 2022 Oral - Stochastic Backpropagation A Memory Efficient Strategy for Training Video Models 本文已授权极市平台, 并首发于极市平台公众号. 未经允许不得二次转载. 这篇文章是 CVPR 2022 ORAL。本文设计了一种针对视频任务训练的内存优化策略。实际上，这一思路从某种角度可以看做是对18年论文Backdrop: Stochastic Backpropagation中所述的随机反向梯度的一种扩展
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