NIPSOct, 2018
高斯过程先验变分自编码器
Gaussian Process Prior Variational Autoencoders
Francesco Paolo Casale, Adrian V Dalca, Luca Saglietti, Jennifer Listgarten, Nicolo Fusi
TL;DR本文研究了一种新的模型 Gaussian Process Prior Variational Autoencoder (GPPVAE)，结合了 VAEs 和具有 GP priors 关联特性的能力，解决了 VAEs 假设的潜在样本表示是独立并且同分布的假设不够强的问题，并利用协方差矩阵中的结构，介绍了一种新的随机反向传播策略，达到了分布式和低内存计算随机梯度的目的，实验证明该方法可以在两个图像数据应用程序中优于 conditional VAEs (CVAEs) 和标准 VAEs。