目录概整体框架细节代码 Liang D., Krishnan R. G., Hoffman M. D. and Jebara T. Variational autoencoders for collaborative filtering. In International Conference on World Wide Web (WWW), 2018. 概 一种基于 VAE 的协同过滤方法. 整体框架 \(\bm{x}_u \in \mathbb
本文从inference问题出发，引出变分推断方法，通过详细的推导和解释讲解了变分推断算法以及其中每个部分的作用，最后介绍了一种最简单的变分推断算法：平均场变分推断。 1. 前言 在贝叶斯体系中，推断(inference)指的是利用已知变量推测未知变量的分布，即我们在已经输入变量\(x\)后，如何获得
一、AE https://medium.com/@jain.yasha/generative-models-an-overview-5079a1e9226a https://zhuanlan.zhihu.com/p/58111908 1.在制作AE时，我们需要考虑的关键因素是，决定潜在空间向量的维度。因为空间的维数越小，计算速度越快，但生成的图像质量越差。 2.autoencoder=encoder+decod
参考博客: 解析Variational AutoEncoder（VAE）: https://www.jianshu.com/p/ffd493e10751变分自编码器（VAEs）: https://zhuanlan.zhihu.com/p/25401928当我们在谈论 Deep Learning：AutoEncoder 及其相关模型: https://zhuanlan.zhihu.com/p/27865705
iccv2019的文章 介绍 基于池的半监督算法，总的来说vaal=GAN+VAE+AL，感觉还挺有新意的。理解难度大概是在loss上。值得注意的一点是与传统的主动学习算法不同，本文方法是任务不可知的，即它不依赖于我们试图获取标记数据的任务的性能。以往算法的算样本的不确定性其实是与模型相关
Ffjord虽然是很老的一篇文章，但是这个想法真的很惊艳。这里面最惊艳的大概就是把Normalizing Flow做成了连续形式，然后根据一个ODE的解法来进行。对于数学基础好的同学，这里面最重要的可以学习的是关于处理复杂度的处理，和Performer能学到的东西很类似。 BYOL是一个非常有意思的文章
1.求解线性（非线性）方程组（前4篇是变分方法） （1）Bravo-Prieto C, LaRose R, Cerezo M, et al. Variational quantum linear solver: a hybrid algorithm for linear systems. Bull Amer Phys Soc 2020;65:1 . （2）Variational quantum linear solver with dynamic ansatz （3）Variational
本文介绍一种知识蒸馏的方法（Variational Information Distillation）。 1. 核心思想 作者定义了将互信息定义为： 如上式所述，互信息为 = 教师模型的熵值 - 已知学生模型的条件下的教师模型熵值。 我们有如下常识：当学生模型已知，能够使得教师模型的熵很小，这说明学生模型以及获得了
从正的和未标记的数据中学习的变分方法 摘要 仅从正样本和未标记的样本中学习二类分类器在许多实际应用中是一项重要且具有挑战性的任务。 大多数最近的PU学习方法是基于监督学习类型的错误分类风险开发的，并且它们可能遭受对类先验概率的不准确估计。 在这篇文章中，我们引入了
文章目录 Variational Graph Auto-EncodersGAE实验 Tutorial on Variational AutoencodersVGAE实操 本文内容整理自深度之眼《GNN核心能力培养计划》 公式输入请参考： 在线Latex公式 本周涉及到auto encoder，这个思想在CV和语音处理上都有应用，有想简单了解这块的，看我的笔
作者：CHEONG 公众号：AI机器学习与知识图谱 研究方向：自然语言处理与知识图谱 阅读本文之前，首先注意以下两点： 1、机器学习系列文章常含有大量公式推导证明，为了更好理解，文章在最开始会给出本文的重要结论，方便最快速度理解本文核心。需要进一步了解推导细节可继续往后看。 2、文
Stein variational gradient descent（SVGD） 1.Stein's Identity2.向量情况下的距离度量3.矩阵情况下的距离度量4.Kernel的引入4.1 RKHS4.2 Kernelized Stein Discrepancy（KSD）可行性证明易于求解证明 5.SVGD算法5.1 KL divergence的联系5.2 Algorithm 最近读了Liu Qiang组
1. 传统的Auto-Encoders 传统的自动编码机是一个神经网络，它包含一个编码层和一个解码层。编码层将一个点X作为输入，将他转换成一个低维的特征 embedding Z。 解码是将低维的特征表示Z返回成一个重新构建的原始输入 X-hat，尽量使X-hat跟X相似。 下面是手写数字识别的例子：
变分深度嵌入(Variational Deep Embedding, VaDE) 作者：凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 这篇博文主要是对论文“Variational Deep Embedding: An Unsupervised and Generative Approach to Clustering”的整理总结，阅读这篇博文的前提条件是：了解高斯混
1、Auto-Encoder 降到自定义层 1 import os 2 import tensorflow as tf 3 import numpy as np 4 from tensorflow import keras 5 from tensorflow.keras import Sequential, layers 6 from PIL import Image 7 from matplotlib i
