原文:變分推斷的公式推導和ELBO的理解

本文從最小化KL散度出發,得出變分推斷中的優化目標函數ELBO Evidence Lower Bound Objective ,並討論對ELBO 的理解。 變分推斷的推導 假設我們有觀測數據 observations D ,關於參數 parameter theta 的先驗分布 prior distribution 為 p theta , 根據貝葉斯定理,關於 theta 的后驗分布 posteri ...

2022-03-12 20:59 0 1219 推薦指數:

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推斷(二)—— 進階

貝葉斯推斷由上一篇我們已經了解到,對於未知的分布或者難以計算的問題,我們可以通過推斷將其轉換為簡單的可計算的問題來求解。現在我們貝葉斯統計的角度,來看一個難以准確計算的案例。 推斷問題可以理解為計算條件概率$p(y|x)$。利用貝葉斯定理,可以將計算條件概率(或者說后驗概率 ...

Tue Jun 23 07:43:00 CST 2020 0 992
推斷(一)

引言GAN專題介紹了GAN的原理以及一些變種,這次打算介紹另一個重要的生成模型——自編碼器(Variational AutoEncoder,VAE)。但在介紹編碼器之前,這里會先花一點時間介紹推斷(Variational Inference,VI),而這一小系列最后還會介紹貝葉斯神經網絡 ...

Tue Jun 23 07:42:00 CST 2020 0 1195
推斷(Variational Inference)

對於普通的函數f(x),我們可以認為f是一個關於x的一個實數算子,其作用是將實數x映射到實數f(x)。那么類比這種模式,假設存在函數算子F,它是關於f(x)的函數算子,可以將f(x)映射成實數F(f(x)) 。對於f(x)我們是通過改變x來求出f(x)的極值,而在中這個x會被替換成一個 ...

Wed Jan 03 10:38:00 CST 2018 0 30260
推斷(Variational Inference)

(學習這部分內容大約需要花費1.1小時) 摘要 在我們感興趣的大多數概率模型中, 計算后驗邊際或准確計算歸一化常數都是很困難的. 推斷(variational inference)是一個近似計算這兩者的框架. 推斷推斷看作優化問題: 我們嘗試根據某種距離度量來尋找一個與真實后驗盡可 ...

Wed Feb 15 03:30:00 CST 2017 0 1602
推斷(三)—— 進階(續)

SVI推斷的前兩篇介紹了推斷的構造方法、目標函數以及優化算法CAVI,同時上一篇末尾提到,CAVI並不適用於大規模的數據的情況,而這一篇將要介紹一種隨機優化(stochastic optimization)的方法。這種優化方法與隨機梯度下降(Stochastic Gradient ...

Tue Jun 23 07:44:00 CST 2020 0 739
推斷自編碼器

推斷自編碼器 作者:凱魯嘎吉 - 博客園 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 本文主要介紹自編碼器(Variational Auto-Encoder, VAE)及其推導過程,但自編碼器涉及一些概率統計的基礎知識,因此為了更好地理解 ...

Thu Mar 12 01:49:00 CST 2020 0 1273
推斷自編碼器(VAE)

) 的推斷問題,需要在對數函數的內部進行求和(或積分) 注意到,對數邊際似然log p(x; θ) ...

Sat Nov 16 13:37:00 CST 2019 0 266
限積分求導公式--加上自己理解

自己理解:當積分上限為被積函數的自變量時,限積分在某一點的導數等於被積分函數在這一點的值,就是說積分這一點的增量為被積分函數在這一點的值乘以自變量增量區間大小,求導求出來的就是這一點的導數即為被積分函數在這一點的值。 自變量增量區間為某個函數時,此函數也需要 ...

Thu May 07 16:05:00 CST 2020 0 15808
 
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