Jan, 2018

自编码器和缺失数据的概率推断：矩阵因子分析案例的精确解

PDF
TL;DR使用因子分析模型可以精确计算缺失数据情况下的潜在后验分布，并提出针对不同的缺失模式需要不同的编码网络的解决方案，比较了各种逼近方法的有效性。
latent variable modelsvariational autoencoder architecturefactor analysismissing dataapproximations
发现论文，激发创造
  • 多模态分层变分自编码器与因子分析潜变量

    本篇论文提出了一种新方法 FA-VAE，以克服深度生成模型的解释性，灵活性和模块化方面的局限性，并提高了数据共享和迁移学习的性能。

    Jul, 2022

  • 缺失数据下的 VAEs

    开发了一种新颖的潜在变量模型，通过生成缺失数据的损坏过程对处理缺失数据集进行了模糊处理，并推导出相应的易于实现、可处理可随机缺失和不随机缺失数据、适用于高维输入、VAE 编码器和解码器原则性访问指标变量以确定数据元素是否缺失的可跟踪证据下限 (ELBO)。在 MNIST 和 SVHN 数据集上，相比现有方法，证明了观测数据的边际对数似然和更好的缺失数据插值提高。

    Jun, 2020

  • 利用自动编码器和 AutoDiff 在一组时间序列中重建缺失变量

    用自动编码器重构缺失的时间序列变量的新方法，通过定义搜索变量为缺失变量并进行优化，可实现训练模型的不同输入和输出特征组合。

    Aug, 2023

  • 使用混合变分族集合提升不完整数据的变分自动编码器估计

    研究了在数据不完整的情况下对变分自动编码器的估计任务，发现缺失数据增加了模型后验分布对潜变量的复杂性，从而影响了模型的拟合。通过引入两种策略（有限变分混合和基于插补的变分混合分布），解决了增加的后验复杂性问题。通过全面评估这些方法，结果表明变分混合对不完整数据的变分自动编码器估计准确性具有提升效果。

    Mar, 2024

  • 变分公平自编码器

    研究如何学习能保留数据中大部分信息且对于某些噪声或敏感变化因素具有不变性的表示形式，提出了一种基于变分自编码器的模型，包括鼓励灵敏因素和潜在因素独立的优先知识和基于 “最大均值差异”（MMD）的附加惩罚项，实验证明该方法比以前的工作更有效。

    Nov, 2015

  • 变分自编码器中落后的推断网络和后验崩溃

    本文研究了变分自编码器 (VAE) 在训练时出现的后验崩溃现象。针对训练动态的观察，我们提出了一种极其简单的改进 VAE 的训练方法，避免了之前工作中普遍存在的后验崩溃问题，并取得了比基准模型更优的实验结果。

    Jan, 2019

  • 变分自编码器中的推理次优性

    研究了变分自编码器中的近似推理，发现推理网络的不完美会导致与真实后验的偏差，并且发现用于提高近似值的参数对于推理的泛化起到重要作用。

    Jan, 2018

  • 时间潜变量自编码器：一种概率多元时间序列预测方法

    本研究介绍了一种新颖的时间潜在自编码器方法以实现多元时间序列的非线性分解，并通过解码器建模输入序列的复杂分布，得到极好的表现。

    Jan, 2021

  • Bayes-Factor-VAE: 基于层级贝叶斯方法的深度自动编码器模型用于因素解缠

    提出了一种名为 Bayes-Factor-VAEs 的新型层级贝叶斯深度自编码器模型，使用长尾分布对数据的可变因素进行因子分离，可以在几个基准测试中量化和定性地优于现有方法。

    Sep, 2019

  • 变分自编码器和非线性 ICA: 一个统一的框架

    该论文研究通过因式分解先验分布的方法实现对观察变量和潜在变量的真实联合分布的识别，从而实现了对深度潜在变量模型的拆分，论文中提出了一种新的非线性独立成分分析框架，该框架同时适用于具有噪音、欠完备或离散观测的情况。

    Jul, 2019