May, 2024

VAE-Var：变分自编码增强的变分同化

PDF
TL;DRVAE-Var 是一种新的变分算法，利用变分自动编码器（VAE）对背景误差分布进行建模，理论推导了 VAE 估计下的变分成本，并提出了 VAE-Var 的一般公式；我们在低维混沌系统上实现了 VAE-Var，并通过实验结果证明了在不同观测设置下 VAE-Var 始终优于传统的变分同化方法。
data assimilationvariational assimilation methodsbackground error distributionvariational autoencoderobservational settings
发现论文，激发创造
  • 对抗变分贝叶斯：统一变分自编码器和生成对抗网络

    介绍了 Adversarial Variational Bayes 技术，可以用于训练具有任意表达力的推理模型的变分自编码器，并将其与生成对抗网络建立起了原则上的联系。

    Jan, 2017

  • 动态变分自编码器：综述

    本文对可变自编码器 (VAE) 拓展至处理序列数据的方法进行了综述，提出并讨论了动态变分自编码器 (DVAEs) 这一类模型，详细介绍了七种 DVAE 模型，并通过语音分析 - 重构任务的实验基准进行了验证，最后探讨了 DVAE 模型的重要问题和未来的研究方向。

    Aug, 2020

  • 基于预测性变分自编码器的时间序列数据鲁棒表示学习

    利用预测时间下一节点以及基于时间平滑性的模型选择度量，我们提出了一种能够减轻 VAE 学习虚假特征，并能在合成数据集中准确恢复潜在因素的 VAE 架构。

    Dec, 2023

  • 变分自编码器的一致性正则化

    本文提出了一种正则化方法来强制 Variational Auto-Encoder 的一致性，通过最小化 Kullback-Leibler（KL）散度来实现；实验结果表明该方法可以改善学习表征的质量并提高其泛化能力。

    May, 2021

  • 变分自编码器的三种变体

    通过引入第二个参数化的编解码对和一个额外的固定编码器，我们发展了三种 VAE 的变种，并使用神经网络学习编码器 / 解码器的参数来比较这些变种与原始 VAE 的 ELBO 逼近。其中一种变化导致了一个 EUBO，可以与原始 ELBO 一起用于研究 VAE 的收敛性。

    Dec, 2022

  • 使用学习的逆观测算子的变分数据同化

    采用观测数据来辅助建立初始状态，改善初始状态优化难题并提高混沌系统的预测质量。

    Feb, 2021

  • 基于注意力机制的卷积自编码器用于三维变分数据同化

    使用卷积自编码器，提出了一种新的基于‘双减少空间’的三维变分数据同化方法，证明该方法的解与先前的方法相同，但计算复杂度显著降低；我们测试了该方法的性能，并在与现有方法相比，减少背景协方差矩阵表示的大小，同时提高数据同化精度。

    Jan, 2021

  • 变分自编码器教程

    介绍了变分自编码器（VAE）背后的直觉，解释了其背后的数学原理，并描述了它们的一些经验行为。

    Jun, 2016

  • 相关变分自编码器

    该研究提出了基于相关变量分布的 CVAEs 方法来学习高维数据的潜在表示。通过对无向相关图的所有最大有向无环子图的可计算较低限的平均值来解决相关先验带来的不可计算问题，证明了该方法在公共基准评级数据集的匹配和链接预测，以及合成数据集上的谱聚类中的有效性。

    May, 2019

  • 高斯过程先验变分自编码器

    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。

    Oct, 2018