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

这里写图片描述

Probabilistic decoder 的概率图模型 Probabilistic decoder是通过coding theory对 likelihood

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：

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。

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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 model。 Probabilistic 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。

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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