生成模型中流形值潜变量的嵌入-重参数化方法
机器学习
2018-12-10 v1 机器学习
摘要
变分自编码器（VAE）的常规先验为高斯分布。近期工作表明先验分布的选择影响 VAE 模型的学习能力。我们提出一种通用技术（嵌入-重参数化方法，或 ER）以在 VAE 模型中引入任意流形值变量。我们在一个玩具基准问题上将我们的技术与常规 VAE 进行比较。此为进行中的工作。
引用
@article{arxiv.1812.02769,
title = {Embedding-reparameterization procedure for manifold-valued latent variables in generative models},
author = {Eugene Golikov and Maksim Kretov},
journal= {arXiv preprint arXiv:1812.02769},
year = {2018}
}
备注
Presented at Bayesian Deep Learning workshop (NeurIPS 2018)