2022年8月16日 · Abstract: Auto-encoding Variational Bayes (AEVB) is a powerful and general algorithm for fitting latent variable models (a promising direction for unsupervised learning), and is well-known for training the Variational Auto-Encoder (VAE). In this tutorial, we focus on motivating AEVB from the classic Expectation Maximization (EM) algorithm, as ...

对于包含连续隐变量的i.i.d.数据集，本文使用了Auto-Encoding VB（AEVB）算法。 在AEVB算法中，使用了SGVB优化而不需要使用 MCMC 。 学习到的近似推理模型可用于识别、降噪、表示和可视化等。

2022年8月10日 · 对于独立同分布数据和每个数据点是连续隐变量的情况，我们提出了Auto-Encoding VB (AEVB) 算法。 在AEVB算法中，我们依靠使用SGVB估计可以有效进行预测和学习，进而优化一个生成模型，其容许我们使用简单的原始采样进行非常有效的近似后验推断，交替容许我们有效学习模型参数，不需要在每个数据点有昂贵的重复的预测计划（如MCMC）。 这种近似后验推断模型可以用来进行识别、去噪、表示、可视化等目的。 当一个模型用来进行生成模 …

首先AEVB这篇paper是基于统计学习里面的一个比较简单的Probabilistic Model的建模方法：考虑对 p_\theta(x) 的建模，我们对数据做以下假设：数据是由某种随机过程生成的，涉及未观察到的连续随机变量 z 该过程由两个步骤组成：（1）从某个先验分布 p_{\theta*} (z) 生成 ...

2022年12月19日 · 本文提出了自动编码vb (aevb)算法，通过使用sgvb估计器来优化识别模型。 使推理和学习特别有效，该模型允许使用简单的先验采样执行非常有效的近似后测推理，这反过来又允许我们有效地学习模型参数，而不需要每个数据点昂贵的迭代推理方案(如MCMC)。

In the tutorial, we motivate the Auto-encoding Variational Bayes (AEVB) algorithm from the classic Expectation Maximization (EM) algorithm, and then derive from scratch the AEVB training procedure for the following models: Factor Analysis; Variational Auto-Encoder (VAE) Conditional VAE; Gaussian Mixture VAE by Rui Shu; Variational RNN

2023年3月26日 · 《Auto -Encoding Variational Bayes》（以下简称AEVB）是一篇由Kingma和Welling于2014年提出的论文，提出了一种基于变分推断和深度 神经网络 的 自动编码器 模型，可以生成具有高质量的随机样本，并在训练过程中进行推断。 这篇论文对于深度学习和生成模型领域产生了重大影响。 AEVB的主要贡献是将变分推断和自动编码器相结合，提出了一种新型的 生成模型 ——变分自编码器（Variational Autoencoder，VAE）。 VAE模型通过引入隐变量，将自 …

In the tutorial, we motivate the Auto-encoding Variational Bayes (AEVB) algorithm from the classic Expectation Maximization (EM) algorithm, and then derive from scratch the AEVB training procedure for the following models: This repo contains …

2021年10月28日 · The Auto-Encoding Variational Bayes (AEVB) is the algorithm used to find the parameters $\boldsymbol{\theta}$ and $\boldsymbol{\phi}$, as you can conclude by reading its pseudocode given in the paper.

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