Variational

Variational Knowledge Graph Reasoning

VariationalKnowledgeGraphReasoning来源背景motivation补充知识变分知识图谱推断路径推理模块路径寻找模块近似后验模型优化训练实验来源WenhuChen,WenhanXiong,XifengYan,WilliamYangWangDepartmentofComputerScienceUniversityofCalifornia,SantaBarbaraSanta
damuge2·2019-03-08 16:08

VAE(Variational Autoencoder)简单推导及理解

VAE的简单推导及理解概述VAE公式推算VAE训练过程训练的最终目标训练步骤，两步走1、调整Encoder（即$q(z|x)$）增大$L_b$:2、调整Decoder（即$P(x|z)$）增大$L_b$：实际训练的损失函数训练结果概述  变分自编码器（Variationalauto-encoder，VAE）是一类重要的生成模型（generativemodel），它于2013年由DiederikP.
cjh_jinduoxia·2018-12-30 16:21

关于“Deep Variational Metric Learning”

论文阅读笔记论文标题：DeepVariationalMetricLearning动机：现有的方法大多是对类内差异（variance）不加区分，使得模型在训练集上过度拟合。创新：提出deepvariationalmetriclearning(DVML)框架：-刻画类内差异（variance），解开（disentangle）类内不变性（invariance）-产生判别样本（discriminative
Allen_David·2018-12-25 23:23

读NeurIPS 2018 accepted paper list的十点感想

二.变分(Variational)非常火，至少有35篇的文章。三.现在机器学习慢慢朝着推理（39篇Inference和6篇reason）方向发展。
fuxin607·2018-11-30 16:23

从Variational Inference到 VAE的详细概述

由于最近看论文经常看到VAE方面的东西，这个东西以前是看过的，现在打算系统地再梳理以下，为后面地工作展开铺铺路。首先，我们来说说VariationalInference。由上述地公式推导，我们看到，我们是引入了一个q(z)函数，展开到最后地式子时候，我们又定义了两个概念。一个是ELOB(EvidenceLowerBound).另一个就是比较熟悉的KLdivergence。我们还用另一个式子（詹森不
Johnny_Cuii·2018-10-25 16:12

变分自编码器（Variational Autoencoder, VAE），傻瓜式理解

变分自编码器（VariationalAutoencoder,VAE）VAE是一个改了中间层的自编码机。基本思想来源：中间特征的泛化表示。与一般的区别：一般的自编码机就是一个多层网络，中间的特征是一个固定的向量值。而VAE中间的特征是一种分布。中间特征的抽象思考：1、如果输入是一个人脸图像，那么中间特征也许表示眼睛大小、肤色、头发种类等等等；2、类似于labelsmoothing一样，一个不确定的分
luojiaao·2018-09-18 15:24

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β-VAE的加强和替换版本，并且在训练中不增加任何超参数。论文进一步提出disentanglement的规则的无分类方法MIG(mutaulinformationgap)。介绍：论文主要做了四个贡献
奔跑的林小川·2018-09-14 18:19

浅析贝叶斯神经网络（Based on Variational Bayesian）

贝叶斯神经网络简介对于一个神经网络来说，最为核心的是如何根据训练集的数据，得到各层的模型参数，使得Loss最小，因其强大的非线性拟合能力而在各个领域有着重要应用。而其问题是在数据量较少的情况下存在严重的过拟合现象，对于获得数据代价昂贵的一些课题比如车辆控制等领域，应用存在局限性。贝叶斯神经网络的优点是可以根据较少的数据得到较为solid的模型，而且得到的是各层参数的分布（一般假设各层参数服从高斯分
MU大尧·2018-09-06 19:42

论文笔记（二） 【Variational Inference with Normalizing Flows】

论文地址：VariztionalInferencewithNormalizingFlows本文主要是关于现在特别的火的流模型的原理介绍，具体来说是关于标准化流（NormalizingFLows）的介绍一、论文记录1、在摘要中提出在变分推断中选择一个合适的后验分布是十分重要的。在这涉及到两个概念：后验分布（posteriordistribution）和变分推断（variationalinferenc
daydayjump·2018-08-16 14:15

推荐系统——Collaborative Variational Autoencoder for Recommender Systems

论文描述：*由于深度学习强大的表示学习能力，深度学习与传统推荐算法的结合的模型越来越多。最近，协同深度学习（CDL）和collaborativerecurrentautoencoder已经被提出联合学习堆叠降噪自编码器和协同过滤，这两种模型通过一些降噪标准从内容中学习表示。首先通过掩盖某些部分或用通配符替换一些内容来破坏输入，然后使用神经网络重建原始输入。然而降噪自编码(DAE)实际上没有贝叶斯性
Manduner_TJU·2018-07-18 08:08

Autoencorder理解(5):VAE（Variational Auto-Encoder，变分自编码器）

转自：https://blog.csdn.net/u011534057/article/details/55045470reference:http://blog.csdn.net/jackytintin/article/details/53641885近年，随着有监督学习的低枝果实被采摘的所剩无几，无监督学习成为了研究热点。VAE（VariationalAuto-Encoder，变分自编码器）[
Candy_GL·2018-05-22 21:50

tensorflow教程:tf.contrib.rnn.DropoutWrapper

__init__(cell,input_keep_prob=1.0,output_keep_prob=1.0,state_keep_prob=1.0,variational_recurrent=False
abclhq2005·2017-12-01 10:13

Variational AutoEncoders(VAE)

针对GAN的改进GAN有两个缺陷：只能判断生成的图像是不是一个真的图像，但不知道生成的是什么的图像，很有可能生成一个看起来像是真实图像却没有意义的图片每次用来训练的noise向量都是随机的，无法产生一些特定的图片针对AutoEncoder的改进AutoEncoder并不是一个生成式的模型，它更多的只是一种能够记住输入特征的模型，再用特征向量来reconstruct输入。但是AutoEncoder更
ForeverZH0204·2017-11-27 16:32

Variational AutoEncoder_变分自动编码器原理解析

在部分，详细讲解了与VAE有关的基础知识，涉及LVM、MAP、EM、MCMC、VariationalInference（VI），可以通过公众号往期内容查看。有了这些知识的铺垫，今天就为大家分析下VAE的原理。2.1VAE产生背景生成模型根据公式（11）对观测样本p（X）建模：其中，引入了一个参数O，参数化后的隐变量z来简化观测样本概率密度函数（PCB）p（X）的计算，这其中存在一个问题：如何定义一
lqfarmer·2017-06-07 09:19

<模型汇总-10> Variational AutoEncoder_变分自动编码器原理解析

在部分，详细讲解了与VAE有关的基础知识，涉及LVM、MAP、EM、MCMC、VariationalInference（VI），可以通过公众号往期内容查看。有了这些知识的铺垫，今天就为大家分析下VAE的原理。2.1VAE产生背景生成模型根据公式（11）对观测样本p（X）建模：其中，引入了一个参数O，参数化后的隐变量z来简化观测样本概率密度函数（PCB）p（X）的计算，这其中存在一个问题：如何定义一
lqfarmer·2017-06-07 09:00

<模型汇总-9> Variational AutoEncoder_VAE基础：LVM、MAP、EM、MCMC、Variational Inference（VI）

Kingmaetal和Rezendeetal在2013年提出了变分自动编码器（VariationalAutoEncoders，VAEs）模型，仅仅三年的时间，VAEs就成为一种最流行的生成模型（Generativemodel），通过无监督的方式学习复杂的分布。VAE和GAN一样是一种学习生成模型学习框架，它由encoder和decoder两个部分组成，两个部分都可以由CNN、LSTM、DNN等网络
lqfarmer·2017-06-04 21:00

变分自编码器（Variational Autoencoder）

最近想了解一下生成模型（generativemodel），这两三天看了很多关于变分自编码器（VariationalAutoencoder）的资料，发现VAE实现起来比较简单，但是因为没什么概率图模型的基础，对于它的理论感觉理解起来很费力，所以开始在空闲的时候看Coursera上面那门Koller的概率图模型的公开课个人觉得VariationalAutoencoder比较有用的资料：1.Oliver
记忆力衰退来写博客的李同学·2017-05-29 10:42

变分自编码器（Variational Autoencoder）

最近想了解一下生成模型（generativemodel），这两三天看了很多关于变分自编码器（VariationalAutoencoder）的资料，发现VAE实现起来比较简单，但是因为没什么概率图模型的基础，对于它的理论感觉理解起来很费力，所以开始在空闲的时候看Coursera上面那门Koller的概率图模型的公开课个人觉得VariationalAutoencoder比较有用的资料：1.Oliver
记忆力衰退来写博客的李同学·2017-05-29 10:42

变分贝叶斯推断(Variational Bayes Inference)简介

通常在研究贝叶斯模型中，很多情况下我们关注的是如何求解后验概率(Posterior)，不幸的是，在实际模型中我们很难通过简单的贝叶斯理论求得后验概率的公式解，但是这并不影响我们对贝叶斯模型的爱——既然无法求得精确解，来个近似解在实际中也是可以接受的:-)。一般根据近似解的求解方式可以分为随机(Stochastic)近似方法（代表是MCMC，在上一篇中我们提到的利用GibbsSampling训练LD
Carl-Xie·2017-02-25 16:02

【Learning Notes】变分自编码器（Variational Auto-Encoder，VAE）

近年，随着有监督学习的低枝果实被采摘的所剩无几，无监督学习成为了研究热点。VAE（VariationalAuto-Encoder，变分自编码器）[1,2]和GAN（GenerativeAdversarialNetworks）等模型，受到越来越多的关注。笔者最近也在学习VAE的知识（从深度学习角度）。首先，作为工程师，我想要正确的实现VAE算法，以及了解VAE能够帮助我们解决什么实际问题；作为人工智
MoussaTintin·2016-12-14 17:49

机器学习课程 Variational Inference

【视频课程:徐亦达讲变分推断】《机器学习课程VariationalInference》by徐亦达VariationalInferenceBasics/VariationalInferenceforhttp://pan.baidu.com/s/1gdsGQ7T#path=%252FVariational%2520Inference
zc02051126·2015-11-26 22:00

变分贝叶斯

https://en.wikipedia.org/wiki/Variational_Bayesian_methods英文版的解释，表示这是个啥，完全看不懂！！！
maxandhchen·2015-11-14 20:00

LDA中的variational EM 跟EM

variationalEM:http://net.pku.edu.cn/~zhaoxin/vEMLDA.pdfEM:http://www.cnblogs.com/biyeymyhjob/archive/2012/07/21/2603020.html估计方法都是用的MLE,variationalEM估计α和β(对应EM中的z)，而实际上也要求的是θ和z隐变量(对应EM中的z)。目标都是最大化似然函数
xyqzki·2015-05-20 22:00

Li的前期工作Level_Set_Evolution_Without_Re-initialization_A_New_Variational_Formulation

注意：由于页面显示原因，里头的公式没能做到完美显示，有需要的朋友请到我的资源中下载无需进行重新初始化的水平集演化：一个新的变分公式Chunming Li , Chenyang Xu , Changfeng Gui , and Martin D. Fox 1.Department of Electrical and 2.Department of Imaging 3.Department of Ma
yaosiming2011·2014-07-24 23:00

Variational Bayes

转自：http://blog.csdn.net/fennvde007/article/details/16839683关键词]贝叶斯推断，平均场理论，变分估计，贝叶斯推断，KL散度，确定性估计一、前言变分贝叶斯方法最早由MatthewJ.Beal在他的博士论文《VariationalAlgorithmsforApproximateBayesianInference》中提出，作者将其应用于隐马尔科夫
x_yz_·2014-01-07 20:00

An Introduction to Variational Methods

转自：   http://hi.baidu.com/zentopus/item/a91a1ef042b7cd2c743c4c88这一系列的文章，用以对VariationalMethods（变分法），做一个粗浅的入门介绍，主要的描述和依据来源于Bishop的书《patternrecognitionandmachinelearning》  和Jordan的书《graphicalmodelsexpone
x_yz_·2014-01-07 20:00

variational inference

theta:orgparameter,theta_P:variationalparameter1.goal:估计p(z|x)2.找p(x|theta)likelihood的lowerbound，再max这个lowerbound就能找到p(z|x)的近似分布q(z|theta_P)3.找completelikelihood ln[p(x,z)]的关于qjj!=i的期望4.incompletelike
xyqzki·2013-12-19 10:00

Variational Bayes

关键词] 贝叶斯推断，平均场理论，变分估计，贝叶斯推断，KL散度，确定性估计一、前言变分贝叶斯方法最早由MatthewJ.Beal在他的博士论文《VariationalAlgorithmsforApproximateBayesianInference》中提出，作者将其应用于隐马尔科夫模型，混合因子分析，线性动力学，图模型等。变分贝叶斯是一类用于贝叶斯估计和机器学习领域中近似计算复杂（intract
fennvde007·2013-11-20 09:00

KL(q||p)与KL(p||q) variational inferenece

KL(q||p)重视local的bigp(z),不重视global，q(z)的zsubspace都对应p(z)的bigprobabilitymass,即，“重点打击”.但是q(z)的zsubspace不能cover所有p(z)大的region.例如在GMM中,通常q(z_i)是没有closedformsolution的，是dependonotherq_i，couple的关系，计算需要iterati
xyqzki·2013-10-25 16:00

Mean-Field Variational Inference Made Easy

Ihadthehardesttimetryingtounderstandvariationalinference.AllofthepresentationsI’veseen(MacKay,Bishop,Wikipedia,Gelman’sdraftforthethirdeditionofBayesianDataAnalysis)aredeeplytiedupwiththedetailsofapar
wukk007·2013-09-10 16:52

Mean-Field Variational Inference Made Easy

Ihadthehardesttimetryingtounderstand variationalinference.AllofthepresentationsI’veseen(MacKay,Bishop,Wikipedia,Gelman’sdraftforthethirdeditionof BayesianDataAnalysis)aredeeplytiedupwiththedetailsofap
fennvde007·2013-09-10 16:00
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