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伯努利变分自编码器 ELBO 的一个下界

机器学习 2020-03-27 v1 统计理论机器学习统计理论

作者: Robert Sicks , Ralf Korn , Stefanie Schwaar

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摘要

我们考虑用于二值数据的变分自编码器（VAE）。我们的主要创新之处包括其训练目标的一个可解释下界、此类 VAE 的一种改进初始化与架构（可加快训练），以及通过 PCA 确定潜空间合适维度的决策支持。数值例子阐明了我们的理论结果与新架构的性能。

关键词

变分自编码器伯努利数据 ELBO 下界潜空间维度 PCA 初始化

引用

@article{arxiv.2003.11830,
  title  = {A lower bound for the ELBO of the Bernoulli Variational Autoencoder},
  author = {Robert Sicks and Ralf Korn and Stefanie Schwaar},
  journal= {arXiv preprint arXiv:2003.11830},
  year   = {2020}
}