variational-bayes पर टैग किए गए जवाब

वैरिएबल ऑटोकेनोडर्स (VAE) के लिए पुनर्मूल्यांकन चाल कैसे काम करती है? क्या अंतर्निहित गणित को सरल किए बिना एक सहज और आसान स्पष्टीकरण है? और हमें 'ट्रिक' की आवश्यकता क्यों है?

57 mathematical-statistics  autoencoders  variational-bayes  generative-models 

मुझे लगता है कि मुझे VIMC और MCMC दोनों के सामान्य विचार मिलते हैं, जिसमें MCMC के विभिन्न फ्लेवर जैसे गिब्स सैंपलिंग, मेट्रोपोलिस हेस्टिंग्स आदि शामिल हैं। यह पेपर दोनों विधियों का एक अद्भुत प्रदर्शन प्रदान करता है। मेरे पास निम्नलिखित प्रश्न हैं: अगर मैं बायेसियन इंट्रेंस करना चाहता हूं, …

36 machine-learning  bayesian  mcmc  variational-bayes  approximate-inference 

मैंने कहीं पढ़ा है कि वेरिएशन बेयस पद्धति ईएम एल्गोरिदम का एक सामान्यीकरण है। दरअसल, एल्गोरिदम के पुनरावृत्त भाग बहुत समान हैं। यह जांचने के लिए कि क्या EM एल्गोरिथ्म वैरिएशनल बे का एक विशेष संस्करण है, मैंने निम्नलिखित की कोशिश की: एक्स Θ पी ( एक्स , Θ | …

26 bayesian  expectation-maximization  variational-bayes 

लगभग सभी कोड उदाहरणों में मैंने एक वीएई के बारे में देखा है, नुकसान कार्यों को निम्नानुसार परिभाषित किया गया है (यह टेंसोफ़्लो कोड है, लेकिन मैंने थीनो, मशाल आदि के लिए समान देखा है। यह एक कंफर्ट के लिए भी है, लेकिन यह भी प्रासंगिक नहीं है , बस …

26 machine-learning  deep-learning  tensorflow  autoencoders  variational-bayes 

के अनुसार इस और इस सवाल का जवाब, autoencoders एक तकनीक आयाम कम करने के लिए तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग करता है होने लगते हैं। मैं अतिरिक्त पता है कि एक है चाहते हैं परिवर्तन संबंधी autoencoder (अपने मुख्य अंतर / एक "पारंपरिक" autoencoders से अधिक लाभ) है और यह …

24 machine-learning  bayesian  deep-learning  autoencoders  variational-bayes 

मैं परिवर्तनशील ऑटोकेन्डर और सामान्य (नियतात्मक) ऑटोकेनोडर और उनके पीछे के गणित की मूल संरचना को समझता हूं, लेकिन मैं कब और क्यों एक प्रकार के ऑटोकेनर को दूसरे के लिए पसंद करूंगा? सभी मेरे बारे में सोच सकते हैं कि परिवर्तनशील ऑटोकेनोडर के अव्यक्त चर का पूर्व वितरण हमें …

20 deep-learning  autoencoders  variational-bayes 

मैं कार्ल Doersch द्वारा वैरिएंट ऑटोएन्कोडर्स पर इस ट्यूटोरियल का अध्ययन कर रहा हूं । दूसरे पृष्ठ में यह कहा गया है: इस तरह के सबसे लोकप्रिय फ्रेमवर्क में से एक है वैरिएंट ऑटोकेनोडर [1, 3], इस ट्यूटोरियल का विषय है। इस मॉडल की धारणाएं कमजोर हैं, और बैकप्रोपैजेशन के …

15 machine-learning  deep-learning  autoencoders  variational-bayes 

मैं बायेसियन इंट्रेंस के बारे में पढ़ रहा हूं और मुझे वाक्यांश "सीमांत संभावना का संख्यात्मक एकीकरण बहुत महंगा है" मेरे पास गणित की पृष्ठभूमि नहीं है और मैं सोच रहा था कि वास्तव में यहाँ महंगा क्या है ? क्या यह सिर्फ गणना शक्ति के संदर्भ में है या …

12 bayesian  numerical-integration  variational-bayes  approximate-inference 

मेरे (बहुत मामूली) के लिए एक अनुमान लगाने के लिए, परिवर्तन संबंधी अनुमान की समझ में एक की कोशिश करता अज्ञात वितरण एक वितरण का पता लगाकर निम्न का अनुकूलन:pppqqq KL(p||q)=∑xp(x)logp(x)q(x)KL(p||q)=∑xp(x)logp(x)q(x)KL (p||q) = \sum\limits_{x} p(x)log \frac {p(x)}{q(x)} जब भी मैं परिवर्तनशील अनुमान को समझने में समय लगाता हूं तो मैं …

12 variational-bayes 

डीप जेनेरेशन मॉडल्स के लिए ऑटो-एन्कोडिंग वेरिएशन बेस और स्टोचैस्टिक बैकप्रोपैजेशन में क्या अंतर है ? क्या दोनों तरीकों से अनुमान लगाने से परिणाम समान होते हैं? मुझे दो तरीकों के बीच किसी भी स्पष्ट तुलना की जानकारी नहीं है, इसके बावजूद कि लेखकों के दोनों समूह एक-दूसरे का हवाला …

10 deep-learning  inference  latent-variable  variational-bayes  sgd 

मैं एक वीएई को लागू कर रहा हूं और मैंने सरलीकृत यूनीवेट गॉसियन केएल विचलन के दो अलग-अलग कार्यान्वयन ऑनलाइन देखे हैं। यहाँ के अनुसार मूल विचलन है कएलएल ओ एस एस= लॉग(σ2σ1) +σ21+ (μ1-μ2)22σ22-12KLloss=log⁡(σ2σ1)+σ12+(μ1−μ2)22σ22−12 KL_{loss}=\log(\frac{\sigma_2}{\sigma_1})+\frac{\sigma_1^2+(\mu_1-\mu_2)^2}{2\sigma^2_2}-\frac{1}{2} यदि हम मानते हैं कि हमारी पूर्व इकाई गौसियन है μ2= 0μ2=0\mu_2=0 तथा σ2= …

10 inference  kullback-leibler  autoencoders  variational-bayes 

मैं वैरिएबल बे पर पढ़ रहा हूं, और जैसा कि मैं इसे समझता हूं, यह इस विचार पर उतरता है कि आप अनुमानित हैं p ( z)∣ x )p(z∣x)p(z\mid x) (कहाँ पे zzz आपके मॉडल के अव्यक्त चर हैं और एक्सxx एक समारोह के साथ मनाया डेटा) क्ष( z))q(z)q(z), धारणा …

10 variational-bayes 

मैं एक उच्च-आयामी अनुमान समस्या (लगभग 2000 मॉडल पैरामीटर) पर काम कर रहा हूं, जिसके लिए हम ढाल-आधारित अनुकूलन और एक आनुवंशिक एल्गोरिथ्म के संयोजन का उपयोग करके लॉग-पोस्टेरियर का वैश्विक अधिकतम पता लगाकर एमएपी अनुमान को मजबूत करने में सक्षम हैं। मैं MAP अनुमान ढूँढने के अलावा मॉडल मापदंडों …

9 bayesian  uncertainty  high-dimensional  variational-bayes 

मैं इस पेपर के बाद स्टोकेस्टिक वैरिएशन के साथ गौसियन मिक्सचर मॉडल को लागू करने की कोशिश कर रहा हूं । यह गॉसियन मिक्सचर का पैगाम है। कागज के अनुसार, स्टोकेस्टिक वैरिएशन की पूर्ण एल्गोरिथ्म है: और मैं अभी भी जीएमएम के लिए इसे स्केल करने की विधि से बहुत …

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