具有黎曼布朗运动先验的变分自编码器

变分自编码器（VAEs）将给定数据表示于低维潜空间中，该空间通常被假定为欧几里得的。这一假设自然导致了在连续潜变量上选用标准高斯先验的常见做法。然而，近期工作表明该先验对模型容量有不利影响，导致次优性能。我们提出，欧几里得假设正是此失效模式的核心。为此，我们假定潜空间上具有黎曼结构，这构成了对潜码更具原则性的几何视角，并将标准高斯先验替换为黎曼布朗运动先验。我们提出了一种不依赖于该先验未知归一化因子的高效推断方案。最后，我们证明该先验仅使用一个额外的标量参数便显著提升了模型容量。