ELBO

【AI】人工智能爆发推进器之变分自动编码器

它通过最大化数据的对数似然下界（ELBO）来学习数据生成过程。VAE由两部分
giszz·2023-12-29 21:13

VAE的重参数化是什么

因此，VAE采用变分推断来最大化边缘对数似然的下界（ELBO）。VAE中的重参数化技巧具体来说是指：引入变分后验分布：VAE假设存在一个潜在变量zzz，通过变分后验分布qϕ(z∣x)q_{\phi}
Zqchang·2023-12-02 20:30

[读书笔记] 从问题和公式角度理解 Diffusion Model

小全读书笔记]从问题和公式角度理解DiffusionModel1.DiffusionModel的结构1.1定义与限制1.2定义与限制的数学体现2.DiffusionModel的模型训练2.1似然函数转换成ELBO2.2
FatMigo·2023-11-25 18:45

多项分布的指数分布族形式的一个小坑

在徐老师课件里（(part-4)Variational-Inference-for-LDA_哔哩哔哩_bilibili）的对ELBO关于自然参数进行求导时，遇到了多项分布的指数家族分布形式的log-partitionfunction
ElienC·2023-08-29 02:41

论文阅读 - Understanding Diffusion Models: A Unified Perspective

文章目录1概述2背景知识2.1直观的例子2.2EvidenceLowerBound(ELBO)2.3VariationalAutoencoders(VAE)2.4HierachicalVariationalAutoencoders
七元权·2023-08-17 11:48

【文生图系列】基础篇-变分推理（数学推导）

文章目录KL散度前向vs反向KL前向KL反向KL可视化问题描述变分推理ELBO:EvidenceLowerBound参考此篇博文主要介绍什么是变分推理(VariationalInference,VI)，
马鹤宁·2023-06-19 13:48

diffusion models笔记

ELBOofVDMUnderstanding[1]中讲variationaldiffusionmodels（VDM）的evidencelowerbound（ELBO）推导时，(53)式有一个容易引起误会的记号
HackerTom·2023-01-18 22:10

【论文导读】Learning Causal Semantic Representation forOut-of-Distribution Prediction

这一篇论文主要是提出了一种新的方法CSG，可以识别因果变量和混杂因子，并通过ELBO的重述使得把这两个任务合并为一个。并给出了部分理论保证。
ViviranZ·2023-01-03 18:15

系列19 变分推断2-Algorithm

右边=其中，被称为EvidenceLowerBound(ELBO)，被我们记为，也就是变分。被称为。这里的。由于我们求不出，我们的目的是寻找一个，使得
franztao·2023-01-01 20:20

深度信念网络（DBN）

1.深度信念网络（DBN）是RBM与SBN的混合模型，可以看成叠加的RBM2.增加层数可以使得RBM模型变得更好的原因是对先验P(h)建模，使得ELBO增大3.采取贪心逐层训练方法学习DBN的参数模型介绍深度信念网络
整得咔咔响·2022-12-08 23:44

EM算法

2.它的主要思想是把一个难于处理的似然函数最大化问题用一个易于最大化的序列取代，而其极限是原始问题的解3.EM算法分两步走：E步求期望，对隐变量进行积分；M步求参数最大值4.推导出EM算法有两个途径：ELBO
整得咔咔响·2022-12-05 12:07

各种生成模型：VAE、GAN、flow、DDPM、autoregressive models

目录1生成模型分类12Autoregressivemodel23变分推断33.1ELBO33.2变分分布族Q54VAE65GAN66flow模型77EM算法88DDPM81生成模型分类生成模型（GeneratitveModels
zephyr_wang·2022-12-02 15:22

尝试理解论文SPOT1的代码1：Supported Policy Optimization for Offline Reinforcement Learning

的loss对比VAE和IWAE的梯度区别SPOT中的vae损失函数论文中对L的实验（L对于密度估计的影响）VAE梯度计算代码部分vae.py加噪的过程：forward向前传播部分计算接近正态分布的损失elbo_loss
是Yu欸·2022-11-20 15:35

机器学习-白板推导-系列（十）笔记：EM算法

文章目录0笔记说明1算法收敛性证明2公式导出2.1ELBO+KLDivergence2.2ELBO+JensenInequlity2.3最后的工作3从狭义EM到广义EM4广义EM5总结0笔记说明来源于【
流动的风与雪·2022-10-26 07:25

VAE的原理+直观理解+公式推导+去噪+异常检测

KL项目的是使得q(z|x)与p(z|x)相似，只是后面ELBO经过推导转换成了q(z|x)和p(z)尽可能靠近的问题。
cloudless_sky·2022-09-06 19:03

EM(Expectation Maximization) 算法推导（二）

主要参考资料：白板推导视频公式导出：ELBO+KLdivergence在上一讲EM算法公式推导（一）我们说到了EM算法有θ\thetaθ的迭代公式θ(t+1)=arg max⁡θ∫zl
Code_Tookie·2020-08-23 23:13

变分推断中的ELBO(证据下界)

本文作者：合肥工业大学电子商务研究所钱洋email：[email protected]。内容可能有不到之处，欢迎交流。未经本人允许禁止转载。变分推断简介变分推理的目标是近似潜在变量(latentvariables)在观测变量（observedvariables）下的条件概率。解决该问题，需要使用优化方法。在变分推断中，需要使用到的一个重要理论，是平均场理论，读者可以参考我的另外一篇博客：https
HFUT_qianyang·2020-08-23 07:13

条件变分自编码器（CVAE）及相关论文ELBO推导

推导用到的概率公式：P(A,B∣C)=P(A∣B,C)P(B∣C)P(A,B|C)=P(A|B,C)P(B|C)P(A,B∣C)=P(A∣B,C)P(B∣C)证明：由于P(A∣B)=P(A,B)P(B)P(A|B)={P(A,B)\overP(B)}P(A∣B)=P(B)P(A,B)，所以P(A,B∣C)=P(A,B,C)P(C)P(A,B|C)={P(A,B,C)\overP(C)}P(A,B∣
风吹草地现牛羊的马·2020-07-02 11:33

变分自编码器ELBO的求解---随机梯度变分估计（SGVB）

在变分自编码（VAE）一文中我们已经求解了VAE的ELBO,这里再进一步分析求解ELBO的方法，也就是SGVB估计。
风吹草地现牛羊的马·2020-06-24 14:58

变分自编码器+要点综述+代码实现+生成图片

文章目录1.VAE的结构1.1网络结构1.2作为生成模型的VAE1.3更多思想方面的细节2.VAE的损失函数2.1重构损失-ReconstructionLoss2.2KL-LatentLoss2.3ELBO-LatentLoss2.4
南瓜派三蔬·2020-06-21 05:00

ELBO 梯度估计

而通常做法是最大化“（对数的）证据下限”ELBO（evidencelowerbound），其形式如下：ELBO和证据的对数，二者之差为：ELBO的无偏梯
WilliamY·2020-01-08 07:21

Pyro简介：产生式模型实现库（四），SVI 二

目标：将SVI应用到大型数据集假定我们研究的问题涉及N个观察数据，通过model和guide计算ELBO的复杂度，随着N的增加而急速上升。
WilliamY·2019-12-12 08:55

36氪领读：如何提升能力和工作效率？增强型人工智能也许是个答案

欧特克软件公司使用算法设计的Elbo椅子就是个很好的例
LJ的学习笔记·2019-12-01 17:46

条件变分自编码器

原文中将变分下界写为“EOLB”，属笔误，这里已经修正为ELBO。0.背景机器学习模型可以主要分为判别模型与生成模型，近年来随着图像生成、对话回复生成等任务的火热，深度生成模型越来越受到重视。
bobby96·2019-11-15 10:07

变分推断与重要性采样

Preliminary变分推断其实就是当似然度有隐变量z的时候不好算，所以用一个分布q(z)去近似真实的分布p(z|x)log⁡p(x)=Eq(z)log⁡p(z,x)q(z)⎵ELBO[q(z)∥p(
qjgods·2019-09-16 10:42

36氪领读：如何提升能力和工作效率？增强型人工智能也许是个答案

欧特克软件公司使用算法设计的Elbo椅子就是个很好的例子。Elbo椅子是一件引人注目的
LJ的学习笔记·2019-07-29 09:02

β-TCVAE （Isolating Sources of Disentanglement in Variational Autoencoders）

论文：https://arxiv.org/pdf/1802.04942.pdf摘要：论文将ELBO(evidencelowerbound)分解成多项，用于调整隐变量之间的关系，提出β-TCVAE算法，是
奔跑的林小川·2018-09-14 18:19
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