Probabilistic decoder, Bayesian neural network, Probabilistic encoder

Probabilistic decoder, Bayesian neural network, Probabilistic encoder

最近在看概率模型,看到这三种模型的时候老是分不开谁是谁,在此做个总结加强记忆。

Probabilistic decoder

Probabilistic decoder 的概率图模型 Probabilistic decoder是通过coding theorylikelihood

进行重新解释。

是一个条件概率分布,条件z^n 被解释成 x^n 的隐含表示。称作 Probabilistic decoder 的原因是,给定 z^n,解码出来的 x^n 也是随机的。

对于实数来说:

NN(zn;θ)NN(z^n;\theta) 是一个神经网络,输入是 znz^n, 参数是 θ\theta。 Probabilistic decoder 使用神经网络的输出作为 p(xn)p(x^n) 的参数。

NOTE: The neural network which parameterizes the probabilistic decoder is also known as a generative network

如何 inference Probabilistic decoder? 1. variational inference 2. MAP 3. ML

Bayesian neural network

是一个概率模型,Bayesian neural network 是一个参数带先验分布的神经网络。即:参数是分布的神经网络。

Bayesian neural network 的概率图模型 如何 inference bayesian neural network? 1. variational inference 2. …

Probabilistic encoder

最后一个. probabilistic encoder 又叫 inference network,也叫 recognition modelProbabilistic decoder是概率模型,而 probabilistic encoder 是一个变分推断模型,使用神经网络的输出作为

分布的参数,W 是神经网络的参数。

这个和上面那个图不一样的地方是,上面那个图 W 是随机变量, 而这个图的 W 是模型参数

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