論文の概要: Three Variations on Variational Autoencoders

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.04451v1
• Date: Tue, 6 Dec 2022 20:33:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-09 16:09:04.514751
• Title: Three Variations on Variational Autoencoders
• Title（参考訳）: 変分オートエンコーダの3変分
• Authors: R. I. Cukier
• Abstract要約: 変分オートエンコーダ(VAEs)は、生成確率潜在変数モデルの1つのクラスである。 本稿では,2番目のパラメータ化エンコーダ/デコーダペアと1つの変分に対して固定エンコーダを導入することで,VAEの3つのバリエーションを開発する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Variational autoencoders (VAEs) are one class of generative probabilistic latent-variable models designed for inference based on known data. We develop three variations on VAEs by introducing a second parameterized encoder/decoder pair and, for one variation, an additional fixed encoder. The parameters of the encoders/decoders are to be learned with a neural network. The fixed encoder is obtained by probabilistic-PCA. The variations are compared to the Evidence Lower Bound (ELBO) approximation to the original VAE. One variation leads to an Evidence Upper Bound (EUBO) that can be used in conjunction with the original ELBO to interrogate the convergence of the VAE.
• Abstract（参考訳）: 変分オートエンコーダ(VAEs)は、既知のデータに基づく推論のために設計された生成確率潜在変数モデルの一種である。 本稿では,2番目のパラメータ化エンコーダ/デコーダペアと1つの変分に対して固定エンコーダを導入することで,VAEの3つのバリエーションを開発する。 エンコーダ/デコーダのパラメータはニューラルネットワークで学習する必要がある。 固定エンコーダは確率PCAにより得られる。 これらのバリエーションは、元のvaeに対するエビデンス下限(elbo)近似と比較される。 1つのバリエーションはエビデンス・アッパー・バウンド(EUBO)につながり、元のELBOと組み合わせてVAEの収束を疑うことができる。

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