May, 2018

Wasserstein变分推断

TL;DR本文介绍了基于Wasserstein变分推断的一种新的近似贝叶斯推断方法,该方法使用了包括f-分布和Wasserstein距离在内的一种新的差异度量方式,通过Sinkhorn迭代,该技术可以获得非常稳定的无似然训练方法,并且可以用于隐式分布和概率编程,同时应用于多种自编码器实验中,对其鲁棒性和性能进行了测试。