变分贝叶斯自编码器

最新推荐文章于 2022-01-30 22:08:17 发布
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分类专栏： ML&CV 深度学习

http://blog.youkuaiyun.com/hjimce/article/details/57082788#comments

Second paper:《Auto-encoding Variational Bayes》自编码变分贝叶斯的阅读笔记
Jasminexjf的博客
09-09 2007
这是生成模型下面阅读的second paper： 论文地址：[1312.6114] Auto-Encoding Variational Bayes 来源：arXiv:1312.6114v10 [stat.ML] 1 May 2014 参考文章链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/37224492 1 介绍 在涉及如下图所示的包含隐变量的学习和推理问题时，往往会遇...
变分贝叶斯
m0_49271156的博客
12-16 412
变分贝叶斯方法
变分自编码器（二）：从贝叶斯观点出发
42715369的博客
07-17 698
https://kexue.fm/archives/5343 源起 ↺ 前几天写了博文《变分自编码器（一）：原来是这么一回事》，从一种比较通俗的观点来理解变分自编码器（VAE），在那篇文章的视角中，VAE跟普通的自编码器差别不大，无非是多加了噪声并对噪声做了约束。然而，当初我想要弄懂VAE的初衷，是想看看究竟贝叶斯学派的概率图模型究竟是如何与深度学习结合来发挥作用的，如果仅仅是得到一个通俗的理...
深度学习（五十二）变分贝叶斯自编码器(下)
hjimce的专栏
02-25 6161
在生成模型中，假设样本数据X={xi}是根据某个随机过程进行采样得到，每个样本根据某个未知的概率分布函数相互独立采样得到，并且这个未知的概率分布取决于连续的潜变量Z。数据集采样过程分成两个步骤：(1)从先验分布函数采样样本zi；(2)根据条件概率分布函数，进而采样得到样本xi。即数据的生成过程如下： 、表示是一个参数化的概率分布函数。然而真正的参数θ、Z都是未知的，而且这些分布函数对于真实数据分布都是相当复杂的。
变分贝叶斯自编码器笔记
会飞的鱼的博客
09-03 1013
变分贝叶斯自编码器笔记 变分贝叶斯自编码器笔记 1. 问题情境 2. 变分下界 3. SGVB估计与AEVB算法 3.1 SGVB估计 3.1.1 对1L1\mathcal{L}_1求导 3.1.2 对2L2\mathcal{L}_2求导 3.2 AEVB算法 4.自编码器的训练 5.条件变分自编码器 参考文献 1. 问题情境 数据集X={x(i)}Ni=1X...
基于贝叶斯概率模型的变分自编码
dmhy的博客
01-23 742
目录基于贝叶斯概率模型的变分自编码贝叶斯模型贝叶斯法则在贝叶斯法则中，每个名词都有约定俗成的名称：功能快捷键合理的创建标题，有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图功能，丰富你的文章UML 图表FLowchart流程图导出与导入导出导入 基于贝叶斯概率模型的变分自编码 贝叶斯模型 机器学习中可以分为两种概率模型，贝叶斯模
变分自编码器.zip_imagetaj_变分自编码_变分自编码器
07-15
变分自编码器（Variational Autoencoder，VAE）是一种基于概率模型的深度学习方法，它结合了自编码器和概率图模型的概念。在自编码器的基础上，VAE通过引入贝叶斯推断来学习数据的潜在分布，使得模型不仅能够进行...
用于变分自动编码器 （VAE） 的 Copula 变分贝叶斯算法附Matlab代码.rar
最新发布
03-25
1.版本：matlab2014/2019a/2024a 2.附赠案例数据可直接运行matlab程序。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程...
【Traditional Machine Learning】变分贝叶斯自编码器(上)
devil_son1234的博客
06-16 173
注意：公式1中L(q)的正负号写错了，L(q, x, theta) = E[logp(x|z) + logp(z) - logq(z)]
变分自编码器（变分贝叶斯）Auto-Encoding Variational Bayes（VAE）
S20144144的博客
08-20 1613
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 by-sa 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。 ...
变分贝叶斯推理（平均场理论，变分法，贝叶斯推断，EM 算法，KL 散度，变分估计，变分消息传递）
10-21
平均场理论，变分法，贝叶斯推断，EM 算法，KL 散度，变分估计，变分消息传递
利用变分贝叶斯算法进行目标跟踪
10-20
利用变分贝叶斯方法进行目标跟踪，并且适用于噪声统计特性未知的情况。
深度学习（五十一）变分贝叶斯自编码器(上)
hjimce的专栏
02-23 6919
度生成模型比较常碰到的有三个：对抗网络、变分自编码、DBN。学习深度生成模型，涉及到比较多的贝叶斯学派观点，所以公式难免一大堆，贝叶斯观点：对于每个观测数据x，是从分布函数x~p(x)中采样得到。比如对于手写数字数据，我们可以把它看成是从某个28*28维度的某个未知分布函数中，进行随机采样得到的样本。这篇博文我们先讲解深度生成模型中的经典算法：变分自编码器，主要参考文献：《Auto-Encoding Variational Bayes》。
变分贝叶斯(变分自编码器)和论文《Auto-Encoding Variational Bayes》解析
Vincent123Mei的博客
05-17 1093
变分贝叶斯 变分贝叶斯自编码器（VAE) 汇总 变分贝叶斯推断(Variational Bayes Inference)简介 变分贝叶斯方法 变分贝叶斯（Variational Bayes） 《Auto-Encoding Variational Bayes》解析 读论文《Auto-Encoding Variational Bayes》 Auto-Encoding Variational Bayes学习笔记 变分自编码器（变分贝叶斯）Auto-Encoding Variational Bayes（VAE） V
变分贝叶斯（Variational Bayes）
weixin_30851409的博客
08-09 1万+
此文公式图片不全。详见博客：http://www.blog.huajh7.com/variational-bayes/ 【关键字】平均场理论，变分法，贝叶斯推断，EM算法，KL散度，变分估计，变分消息传递 引言 · 从贝叶斯推断说起 Question：如果我们有一组观测数据D，如何推断产生这些数据的模型m？ 模型由1）模型的类别ξ（如高斯分布，伽马分布，...
变分贝叶斯(VB)
try_trying_try的博客
03-02 688
资料 csdn 变分贝叶斯推断(Variational Bayes Inference)简介 Wikipedia 2. VB PDF 3. 中文特详细推荐 Variational Inference 附author博客 https://huajh.github.io/
变分贝叶斯推断(Variational Bayes Inference)简介
热门推荐
CarlXie
02-25 5万+
通常在研究贝叶斯模型中，很多情况下我们关注的是如何求解后验概率(Posterior)，不幸的是，在实际模型中我们很难通过简单的贝叶斯理论求得后验概率的公式解，但是这并不影响我们对贝叶斯模型的爱——既然无法求得精确解，来个近似解在实际中也是可以接受的:-)。一般根据近似解的求解方式可以分为随机(Stochastic)近似方法（代表是MCMC，在上一篇中我们提到的利用Gibbs Sampling训练L...
变分贝叶斯、Variational Inference
weixin_44370695的博客
01-30 594
不是大功告成了吗？通常情况下，上式是很难计算的，直观上看，需要考虑所有的都已比较困难了，更不用说能不能积分了，尤其是维度较高的情况，是需要多重积分的。当然，我们可以用Monte Carlo 的方法，不断的采样，然后近似得到结果。但对于高维的情况，我们需要大量的样本才能得到一个比较满意的结果，显然这也不是一个很好的选择。Variational Inference （VI） 为我们提供了另外的一种思路，其基本思想是直接去近似后验分布，通过优化不断地去提高近似程度。下面将介绍VI的基本思想和相关知识。 Evid.
深度学习：变分自编码器与变分贝叶斯
"Auto-Encoding Variational Bayes"（AEVB）是一种将变分贝叶斯和自编码器相结合的技术。该方法利用自编码器的结构来定义生成模型的参数化形式，并通过变分推断来训练这些模型。AEVB的核心是推断出一个编码器网络来...
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