Jan, 2023

后验崩溃和潜变量不可辨识性

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TL;DR本文阐述了变分自编码器中潜变量的后验坍塌现象是由于潜在变量在生成模型中不可识别，提出了一类具有潜变量可识别性的深度生成模型，并证明了它们可以通过概率单射 Brenier maps 实现参数化，在合成和实际数据集上优于现有方法，从而解决了后验坍塌问题。
发现论文，激发创造
  • 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

  • 线性条件和分层变分自编码器中的后验坍塌

    该论文通过对条件 VAEs 和层级 VAEs 进行理论分析，证明模型中后验崩溃的原因包括条件 VAEs 输入输出之间的相关性和层级 VAEs 学习编码器方差的影响，并在实验中验证了理论结果。

    Jun, 2023

  • Levenshtein 变分自编码器用于防止后坍塌

    Levenstein VAE 提出了一种简单易优化且避免后验坍塌的新目标，通过在生成的序列的每个时间步中根据 Levenshtein 距离预测最优延续来生成序列，从而产生比其他方法更具信息化的潜在表达。

    Apr, 2020

  • 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

  • 使用生成式跳跃模型避免潜变量坍塌

    本篇论文提出了一种新的方法，通过在生成模型中引入跳跃连接来避免潜在变量崩溃的问题，研究表明，在保持预测性能的同时，相比现有的 VAE 体系结构，生成跳跃模型具有更少的崩溃现象，并提供更有意义的数据表示。

    Jul, 2018

  • 通过对译码器网络进行反 Lipschitz 限制来控制后验坍塌

    本文针对变分自编码器中的后验崩溃问题，提出了一种基于反 Lipschitz 神经网络的方法，并在多个数值实验中证明了其有效性。

    Apr, 2023

  • 利用协变量信息的表示学习预防 iVAE 后验崩溃

    研究了可识别变分自编码器，在生成结构中使用辅助协变量来从协变量到观测值和独立组件（IC）中学习潜在的独立组件，并开发了一种称为 CI-iVAE 的新方法来解决后退化坍塌问题。

    Feb, 2022

  • 论序列 VAE 中后验崩溃和编码器特征分散

    论文提出通过 pooling 来增加编码器特征的差异性，以防止 Variational autoencoders 中 posterior collapse 现象的出现，从而在数据对数似然方面取得了显著提高。

    Nov, 2019

  • 通常的嫌疑犯？重新评估 VAE 后验崩溃的责任

    本文探讨了高斯 VAE 模型在深度自编码器网络中存在的损失曲面局部极值点产生的潜在问题，可能导致潜在后验坍塌和信息截断的现象。

    Dec, 2019

  • 不要怪 ELBO！线性 VAE 视角下的后验崩溃问题

    本文通过对线性变分自编码器和概率 PCA 之间的直接对应关系进行分析，提出了有关后验崩溃的简单而直观的解释。从计算角度出发证明了线性 VAE 的 ELBO 目标不会引入附加的虚假局部极值，进一步证明了使用确切变分推理培训线性 VAE 可以恢复对应于主成分方向的全局最大值。同时，我们的线性分析对于高容量的非线性 VAEs 具有预测性，并有助于解释观察噪声，局部最大值和后验崩溃之间的关系。

    Nov, 2019