目录 概 主要内容 代码 Kingma D., Salimans T., Jozefowicz R., Chen X., Sutskever I. and Welling M. Improved Variational Inference with Inverse Autoregressive Flow. NIPS, 2016. 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\(\epsil…

目录 概 主要内容 一些合适的可逆变换 代码 Rezende D., Mohamed S. Variational Inference with Normalizing Flow. ICML, 2015. 概 VAE的先验分布很重要, 但是后验分布也很重要, 我们常常假设\(q_{\phi}(z|x)\)满足一个高斯分布, 这就大大限制了近似后验分布的逼近的准确性. 这番假设实在是过于强烈了. 本文提出的 normalizing flows的方法可以提高\(q_{\phi}\)的逼近能力. 主要…

涉及的领域可能有些生僻,骗不了大家点赞.但毕竟是人工智能的主流技术,在园子却成了非主流. 不可否认的是:乃值钱的技术,提高身价的技术,改变世界观的技术. 关于变分,通常的课本思路是: GMM --> EM --> VI --> Variational Bayesian Gaussian Mixture GMM是个好东西,实用的模型,也是讲解收敛算法的一个好载体. 关于这部分内容,如果你懂中文,推荐一个人,徐亦达老师.中文教学,亲手推算公式给读者的视频,是需要珍惜和珍藏的. 因为提供了pp…

为了世界和平,为了心知肚明,决定手算一次 Variational Inference for Bayesian GMMs 目的就是达到如下的智能效果,扔进去六个高斯,最后拟合结果成了两个高斯,当然,其余四个不是消失了,而是重叠在了一起. 是不是很神奇?! 写出联合分布,利用变分公式求近似. 首先 q*(z) --> p(z|x) 再瞧其他变量. 变为乘积的两部分,变形后发现:又成为了我们熟悉的分布! 这么折腾一圈,就是为了验证如下结论,找到近似各个变量的公式. 当然,是基于一个假设,也就是后验分…

(学习这部分内容大约需要花费1.1小时) 摘要 在我们感兴趣的大多数概率模型中, 计算后验边际或准确计算归一化常数都是很困难的. 变分推断(variational inference)是一个近似计算这两者的框架. 变分推断把推断看作优化问题: 我们尝试根据某种距离度量来寻找一个与真实后验尽可能接近的分布(或者类似分布的表示) 预备知识 学习变分推断需要以下预备知识 多元分布: 边际化(Marginalization)是我们使用变分推断时最常使用的操作 KL散度: KL散度是变分目标函数的一部分.…

作者:孙九爷链接:https://www.zhihu.com/question/41765860/answer/101915528来源:知乎著作权归作者所有.商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处. 变分推断其实就是一句话:用简单的分布q去近似复杂的分布p.首先,为什么要选择用变分推断?因为,大多数情况下后验分布很难求啊.如果后验概率好求解的话我们直接EM就搞出来了. 当后验分布难于求解的时候我们就希望选择一些简单的分布来近似这些复杂的后验分布,至于这种简单的分布怎么选,有很多方法比如…

变分 对于普通的函数f(x),我们可以认为f是一个关于x的一个实数算子,其作用是将实数x映射到实数f(x).那么类比这种模式,假设存在函数算子F,它是关于f(x)的函数算子,可以将f(x)映射成实数F(f(x)) .对于f(x)我们是通过改变x来求出f(x)的极值,而在变分中这个x会被替换成一个函数y(x),我们通过改变x来改变y(x),最后使得F(y(x))求得极值. 变分:指的是泛函的变分.打个比方,从A点到B点有无数条路径,每一条路径都是一个函数吧,这无数条路径,每一条函数(路径)的长度都…

ICLR 2016 - Workshop Track International Conference on Learning Representations May 2 - 4, 2016, Caribe Hilton, San Juan, Puerto Rico Please see the venue website (http://www.iclr.cc/doku.php?id=iclr2016:main) for more information. Submission deadlin…

本文经机器之心(微信公众号:almosthuman2014)授权转载,禁止二次转载,原文. 选自 Open AI 作者:ANDREJ KARPATHY, PIETER ABBEEL, GREG BROCKMAN, PETER CHEN, VICKI CHEUNG, ROCKY DUAN, IAN GOODFELLOW 等 机器之心编译 参与:孙睿.吴攀 引言:这篇博文介绍了 OpenAI 的首批研究结果.研究人员分别从事的四个研究项目贯穿了一个共同的主题:在机器学习中提升或使用生成模型,无监督学…

[重磅]无监督学习生成式对抗网络突破,OpenAI 5大项目落地 [新智元导读]"生成对抗网络是切片面包发明以来最令人激动的事情!"LeCun前不久在Quroa答问时毫不加掩饰对生成对抗网络的喜爱,他认为这是深度学习近期最值得期待.也最有可能取得突破的领域.生成对抗学习是无监督学习的一种,该理论由 Ian Goodfellow 提出,此人现在 OpenAI 工作.作为业内公认进行前沿基础理论研究的机构,OpenAI 不久前在博客中总结了他们的5大项目成果,结合丰富实例介绍了生成对抗网络…