approximate posterior | BriefGPT

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贝叶斯神经网络的黎曼拉普拉斯近似
通过使用 Riemann 度量和自动微分等方法，我们提出了一种简单的参数近似后验分布，用于适应真实后验分布的形状，并解决了传统方法的局限性。
PDFa year ago
ACL变分神经机器翻译与正则化流
本研究提出了利用变分神经机器翻译（VNMT）框架来改进翻译准确性，通过引入潜在的随机变量模拟源语句和目标翻译的生成，并针对目前 Transformer 的不足进行改进，实现了在域内和域外条件下显著优于强基线的效果。
PDF4 years ago
ICML贝叶斯神经网络和深高斯过程的全局诱导点变分后验
本研究涉及 Bayesian 神经网络和深度高斯过程的研究，并提出了一种用于权重的近似后验方法，使用了全局诱导点以及深度高斯过程。此方法取得了现有最优性能，无需数据增强或加温，达到了 86.7％的 CIFAR-10 的结果，可与 Wenze
PDF4 years ago
ICLR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。
PDF5 years ago
ICML无向图模型作为近似后验分布
本研究主要探讨了如何使用无向图模型来训练近似后验概率，在离散的 VAE 中使用 Boltzmann machines 作为近似后验概率的效果优于之前使用有向图模型的结果。
PDF5 years ago
降落完毕：变分推断中的简单、低差异度梯度估计器
我们提出了一种简单且通用的标准重参数化梯度估计变体，以用于变分证据下限。通过删除与评估参数有关的分数函数的导数，我们将产生一个无偏梯度估计器，其方差随着近似后验接近精确后验逐渐逼近零。我们从理论和实证方面分析了这种梯度估计器的行为，并将其推
PDF7 years ago