Improved Variational Inference with Inverse Autoregressive Flow
概
一种较为复杂normalizing flow.
主要内容
IAF的流程是这样的:
- 由encoder 得到\(\mu, \sigma, h\), 采样\(\epsilon\), 则
\]
- 由自回归模型得到\(\mu_1, \sigma_1\), 则
\]
- 依次类推:
\]
自回归模型的特点就是:
\]
\(\nabla_v f\)是一个对角线元素为0的下三角矩阵.
我们来看\(\nabla_{z_{t-1}}z_{t}\),
\]
显然, \(\nabla_{z_{t-1}} z_t\)也是一个下三角矩阵, 且
\]
这个计算方式就相当简单了.
总结一下, 最后的
\]
代码
pytorch-version-kefirski
pytorch-version-pclucas14
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