VAE（auto-encoding variational bayes）浅析

论文：arXiv:1312.6114v10ide 摘要：带复杂后验分布的连续隐变量和大数据集中，如何使模型学习和推断（inference）更加高效？论文提出随机变量推断(inference)，论文主要共享两个方面：1.提出能够直接使用随机梯度降低的再参数化的下届估计ELOB(evidence lower bound)。2.使用下届估计使用生成模型近似复杂的后验分布。简单来讲：原来生成模型的下届估计

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