Wariacyjne metody bayesowskie aproksymują niemożliwe do wykonania całki występujące we wnioskowaniu bayesowskim i uczeniu maszynowym. Przede wszystkim metody te służą jednemu z dwóch celów: przybliżeniu późniejszej dystrybucji lub ograniczeniu marginalnego prawdopodobieństwa obserwowanych danych.
Jak działa sztuczka reparametryzacji dla wariacyjnych autoencoderów (VAE)? Czy istnieje intuicyjne i łatwe wyjaśnienie bez uproszczenia podstawowej matematyki? A dlaczego potrzebujemy
Wydaje mi się, że mam ogólne pojęcie zarówno o VI, jak i MCMC, w tym o różnych smakach MCMC, takich jak próbkowanie Gibbs, Metropolis Hastings itp. Ten artykuł stanowi wspaniałą prezentację obu metod. Mam następujące pytania: Jeśli chcę robić wnioskowanie bayesowskie, dlaczego miałbym wybierać...
Czytałem gdzieś, że metoda Variational Bayes jest uogólnieniem algorytmu EM. Rzeczywiście, iteracyjne części algorytmów są bardzo podobne. Aby przetestować, czy algorytm EM jest specjalną wersją Variational Bayes, próbowałem: YYY to dane, to zbiór ukrytych zmiennych, a to parametry. W Variational...
w prawie wszystkich przykładach kodu, które widziałem w VAE, funkcje utraty są zdefiniowane w następujący sposób (jest to kod tensorflow, ale widziałem podobne dla theano, latarki itp. To także dla konwektu, ale to też nie jest zbyt istotne , wpływa tylko na osie, w których sumy są przejmowane): #...
Zgodnie z tą i tą odpowiedzią autoencodery wydają się być techniką wykorzystującą sieci neuronowe do redukcji wymiarów. Chciałbym dodatkowo wiedzieć, czym jest wariacyjny autoencoder (jego główne różnice / zalety w stosunku do „tradycyjnych” autoencoderów), a także jakie są główne zadania...
Rozumiem podstawową strukturę wariacyjnego autoencodera i normalnego (deterministycznego) autoencodera oraz matematykę za nimi, ale kiedy i dlaczego wolałbym jeden typ autoencodera od drugiego? Mogę tylko pomyśleć o wcześniejszym rozkładzie ukrytych zmiennych autoencodera wariacyjnego, który...
Studiuję ten samouczek na temat Autoencoderów wariacyjnych autorstwa Carla Doerscha . Na drugiej stronie znajduje się: Jednym z najpopularniejszych takich frameworków jest AutoCoder wariacyjny [1, 3], będący przedmiotem tego samouczka. Założenia tego modelu są słabe, a trening jest szybki dzięki...
Czytam o wnioskowaniu bayesowskim i natknąłem się na frazę „numeryczna integracja marginalnego prawdopodobieństwa jest zbyt droga” Nie mam doświadczenia w matematyce i zastanawiałem się, co dokładnie oznacza tutaj droga ? Czy chodzi tylko o moc obliczeniową, czy może jest coś więcej....
Aby mój (bardzo skromny) zrozumieć wnioskowanie wariacyjne, próbuje się przybliżyć przybliżenie nieznanego rozkładu , znajdując rozkład który optymalizuje: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 {p(x)}{q(x)} Ilekroć inwestuję czas w...
Czytam o wariacyjnych Bayesach i, jak rozumiem, sprowadza się to do pomysłu, który przybliżasz p ( z∣ x )p(z∣x)p(z\mid x) (gdzie zzz są ukrytymi zmiennymi twojego modelu i xxx dane obserwowane) z funkcją q( z)q(z)q(z), przyjmując, że qqq faktoryzuje jako qja(zja)qi(zi)q_i(z_i) gdzie ziziz_ijest...
Wdrażam VAE i zauważyłem w Internecie dwie różne implementacje uproszczonej rozbieżności Gaussa KL dla jednej zmiennej. Oryginalna rozbieżność, jak tutaj, jest K.L.l o s s= log(σ2)σ1) +σ2)1+
Jaka jest różnica między automatycznym kodowaniem odmian Bayesa a stochastyczną propagacją wsteczną dla modeli głębokiej generacji ? Czy wnioskowanie w obu metodach prowadzi do takich samych wyników? Nie znam żadnych wyraźnych porównań między tymi dwiema metodami, mimo że obie grupy autorów cytują...
Próbuję zaimplementować model mieszanki Gaussa z stochastycznym wnioskiem wariacyjnym, zgodnie z tym artykułem . To jest pgm mieszanki Gaussa. Według artykułu, pełny algorytm stochastycznego wnioskowania wariacyjnego to: I nadal jestem bardzo zdezorientowany co do metody skalowania go do...
Pracuję nad problemem wnioskowania o dużych wymiarach (około 2000 parametrów modelu), dla którego jesteśmy w stanie solidnie przeprowadzić oszacowanie MAP poprzez znalezienie globalnego maksimum log-tylnego przy użyciu kombinacji optymalizacji opartej na gradiencie i algorytmu genetycznego. Bardzo...