具有 Student's t 先验的变分自编码器
机器学习
2020-04-07 v1 机器学习
摘要
我们为变分自编码器（VAEs）的先验提出一种新结构，采用弱信息多元 Student's t 分布。在所提模型中所有分布参数均被训练，从而允许对底层数据分布进行更鲁棒的近似。我们在两个实验中使用 Fashion-MNIST 数据将所提 VAEs 与标准高斯先验进行比较。两个实验均显示出使用 Student's t 先验分布的 VAEs 对图像更好的重建效果。
引用
@article{arxiv.2004.02581,
title = {Variational auto-encoders with Student's t-prior},
author = {Najmeh Abiri and Mattias Ohlsson},
journal= {arXiv preprint arXiv:2004.02581},
year = {2020}
}