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Nov, 2015
变分自编码深度高斯过程
Variational Auto-encoded Deep Gaussian Processes
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Zhenwen Dai, Andreas Damianou, Javier González, Neil Lawrence
TL;DR
通过与一个识别模型相结合，我们开发了一个可扩展的深度非参数生成模型。在利用多层感知器的变分框架下，我们重新参数化变分后验分布，并推导出一个可处理深度学习任务规模数据集的变分下界公式，证明了该方法在深度无监督学习和深度贝叶斯优化领域的有效性。
Abstract
We develop a
scalable deep non-parametric generative model
by augmenting
deep gaussian processes
with a recognition model. Inference is performed in a novel scalable
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