迭代摊销式分层变分自编码器
机器学习
2026-01-23 v1 人工智能
摘要
在本文中，我们提出了迭代摊销式分层变分自编码器（IA-HVAE），它通过一个包含初始摊销猜测和利用解码器梯度进行迭代精化的混合方案扩展了摊销推断。我们通过在变换域（例如傅里叶空间）中创建一个线性可分的解码器来实现这一点，从而能够在非常高的模型深度下实现实时应用。与传统 HVAE 相比，这种架构变化使得迭代推断速度提升了 35 倍。我们表明，我们的混合方法在准确性和速度上分别优于完全摊销和完全迭代的等效方法。此外，在去模糊和去噪等逆问题中，IA-HVAE 相比普通 HVAE 展现了改进的重建质量。
引用
@article{arxiv.2601.15894,
title = {Iterative Amortized Hierarchical VAE},
author = {Simon W. Penninga and Ruud J. G. van Sloun},
journal= {arXiv preprint arXiv:2601.15894},
year = {2026}
}