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Nov, 2022
变分Laplace自编码器
Variational Laplace Autoencoders
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Yookoon Park, Chris Dongjoo Kim, Gunhee Kim
TL;DR
该研究提出了一种名为“变分Laplace自动编码器”的深度生成模型的一般框架,在近似后验分布时采用拉普拉斯近似方法,提高后验表现,同时减少摊销误差。在MNIST,Omniglot,Fashion-MNIST,SVHN和CIFAR10数据集上进行的实验证明,该方法显着优于ReLU网络上其他最近的摊销或迭代方法。
Abstract
variational autoencoders
employ an amortized inference model to approximate the posterior of latent variables. However, such
amortized variational inference
faces two challenges: (1) the limited posterior express
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