প্রশ্ন ট্যাগ «variational-bayes»

ভেরিয়েশনাল অটোনকোডার্স (ভিএই) এর পুনঃনির্মাণ কৌশলটি কীভাবে কাজ করে? অন্তর্নিহিত গণিতকে সরল না করে কি কোনও স্বজ্ঞাত এবং সহজ ব্যাখ্যা রয়েছে? এবং কেন আমাদের 'কৌশল' দরকার?

57 mathematical-statistics  autoencoders  variational-bayes  generative-models 

আমি মনে করি আমি এমসিএমসির বিভিন্ন স্বাদ যেমন গিবস স্যাম্পলিং, মেট্রোপলিস হেস্টিংস ইত্যাদি সহ ষষ্ঠ ও এমসিসি উভয়েরই সাধারণ ধারণা পেয়েছি এই কাগজটি উভয় পদ্ধতির একটি দুর্দান্ত প্রদর্শন প্রদান করে। আমার নিম্নলিখিত প্রশ্নগুলি রয়েছে: যদি আমি বায়েশিয়ান অনুমান করতে চান তবে আমি কেন অন্য পদ্ধতির চেয়ে একটি পদ্ধতি বেছে নেব? …

36 machine-learning  bayesian  mcmc  variational-bayes  approximate-inference 

আমি কোথাও পড়েছি যে ভেরিয়াল বয়েস পদ্ধতিটি ইএম অ্যালগরিদমের একটি সাধারণীকরণ। আসলে, অ্যালগরিদমের পুনরাবৃত্ত অংশগুলি খুব একই রকম similar EM অ্যালগরিদমটি ভেরিয়াল বেয়েসের একটি বিশেষ সংস্করণ কিনা তা পরীক্ষা করার জন্য, আমি নিম্নলিখিতগুলি চেষ্টা করেছিলাম: YYY হ'ল ডেটা, হ'ল সুপ্ত ভেরিয়েবলের সংগ্রহ এবং হ'ল পরামিতি। ভেরিয়েশনাল বেয়েসে আমরা প্রায় একটি …

26 bayesian  expectation-maximization  variational-bayes 

আমি একটি ভিএই এর প্রায় সকল কোড উদাহরণ দেখেছি, ক্ষতির ফাংশনগুলি নীচের হিসাবে সংজ্ঞায়িত করা হয়েছে (এটি টেনসরফ্লো কোড, তবে আমি থিয়ানো, টর্চ ইত্যাদির জন্যও একই রকম দেখেছি এটিও একটি কনফেটের জন্য, তবে এটি খুব প্রাসঙ্গিকও নয়) , অঙ্কগুলি কী পরিমাণে নেওয়া হবে তা কেবলমাত্র প্রভাবিত করে: # latent space …

26 machine-learning  deep-learning  tensorflow  autoencoders  variational-bayes 

অনুযায়ী এই এবং এই উত্তর, autoencoders একটি কৌশল মাত্রা কমানোর জন্য স্নায়ুর নেটওয়ার্ক ব্যবহার করে বলে মনে হচ্ছে। আমি অতিরিক্তভাবে জানতে চাই যে একটি ভেরিয়েশনাল অটেনকোডার (এটি একটি "traditionalতিহ্যবাহী" অটোরকোডারগুলির চেয়ে মূল পার্থক্য / সুবিধাগুলি) এবং এই অ্যালগোরিদমগুলি কীভাবে ব্যবহৃত হয় তা শেখার প্রধান কাজগুলি কী।

24 machine-learning  bayesian  deep-learning  autoencoders  variational-bayes 

আমি ভেরিয়েশনাল অটোরকোডার এবং নরমাল (ডিটারমিনিস্টিক) অটোইনকোডার এবং তাদের পিছনে গণিতের বুনিয়াদি কাঠামো বুঝতে পারি, তবে কখন এবং কেন আমি এক ধরণের অটোরকোডারটিকে অন্যটির থেকে পছন্দ করব? আমি যা ভাবতে পারি তা হ'ল ভেরিয়েশনাল অটোইনকোডারের সুপ্ত ভেরিয়েবলের পূর্ব বিতরণ আমাদের সুপ্ত ভেরিয়েবলের নমুনা তৈরি করতে দেয় এবং তারপরে নতুন চিত্রটি …

20 deep-learning  autoencoders  variational-bayes 

আমি কার্ল ডোরস্চের ভেরিয়েশনাল অটোনকোডার্সের এই টিউটোরিয়ালটি অধ্যয়ন করছি । দ্বিতীয় পৃষ্ঠায় এটি উল্লেখ করেছে: এই জাতীয় ফ্রেমওয়ার্কগুলির মধ্যে অন্যতম জনপ্রিয় হ'ল ভেরিয়াল অটোইনকোডার [1, 3], এই টিউটোরিয়ালটির বিষয়। এই মডেলটির অনুমানগুলি দুর্বল, এবং ব্যাকপ্রেগেশন দ্বারা প্রশিক্ষণ দ্রুত fast ভিএইগুলি প্রায় অনুমান করে তবে এই আনুমানিক মাধ্যমে প্রবর্তিত ত্রুটিটি উচ্চ …

15 machine-learning  deep-learning  autoencoders  variational-bayes 

আমি বায়েশিয়ান অনুমান সম্পর্কে পড়ছি এবং আমি "প্রান্তিক সম্ভাবনার সংখ্যাগত সংহতকরণ খুব ব্যয়বহুল" এই বাক্যাংশটি পেয়েছি I গণিতে আমার কোনও পটভূমি নেই এবং আমি ভাবছিলাম যে ব্যয়বহুল বলতে এখানে কী বোঝায়? এটি কি কেবল গণনার ক্ষমতার দিক থেকে বা আরও কিছু আছে।

12 bayesian  numerical-integration  variational-bayes  approximate-inference 

আমার (খুব বিনয়ী) ভেরিয়েশনাল ইনফারেন্স বোঝার জন্য, একটি নিম্নরূপটিকে অনুকূল করে এমন একটি ডিস্ট্রিবিউশন খুঁজে বের করে অজানা একটি বিতরণ আনুমানিক করার চেষ্টা করে :pppqqq KL(p||q)=∑xp(x)logp(x)q(x)KL(p||q)=∑xp(x)logp(x)q(x)KL (p||q) = \sum\limits_{x} p(x)log \frac {p(x)}{q(x)} আমি যখনই ভেরিয়েশনাল ইনফারেন্স বোঝার জন্য সময় ব্যয় করি আমি এই সূত্রটিকে আঘাত করতে থাকি এবং সাহায্য করতে …

12 variational-bayes 

ডিপ জেনারেটাল মডেলগুলির জন্য অটো-এনকোডিং ভেরিয়াল বেইস এবং স্টোকাস্টিক ব্যাকপ্রোপেশনের মধ্যে পার্থক্য কী ? উভয় পদ্ধতিতে অনুমান একই ফলাফল হতে পারে? আমি উভয় পদ্ধতির মধ্যে স্পষ্ট তুলনা সম্পর্কে অবগত নই, যদিও উভয় লেখকের গ্রুপ একে অপরকে উদ্ধৃত করে।

10 deep-learning  inference  latent-variable  variational-bayes  sgd 

আমি একটি ভিএই বাস্তবায়ন করছি এবং আমি সরলিকৃত অবিবাহিত গাউসিয়ান কেএল ডাইভারজেন্সের দুটি পৃথক বাস্তবায়ন লক্ষ্য করেছি। অনুযায়ী মূল বিকিরণ এখানে হয় যদি আমরা ধরে নিই যে আমাদের পূর্ববর্তীটি একক গাউসিয়ান অর্থাৎ ie এবং হয় তবে এটি এবং আমার বিভ্রান্তি এখানেই রয়েছে। যদিও উপরের প্রয়োগের সাথে আমি কয়েকটি অস্পষ্ট গিথুব …

10 inference  kullback-leibler  autoencoders  variational-bayes 

আমি ভেরিয়েশনাল বেয়েস নিয়ে পড়ছি, এবং আমি এটি বুঝতে পেরে এটির ধারণাটি নেমে আসে যে আপনি আনুমানিক (যেখানে আপনার মডেলের সুপ্ত পরিবর্তনশীল এবং পর্যবেক্ষণের ডেটা) একটি ফাংশন সহ , ধৃষ্টতা উপার্জন যে যেমন factorizes যেখানে সুপ্ত ভেরিয়েবল একটি উপসেট নয়। তারপরে এটি দেখা যাবে যে সর্বোত্তম গুণক হ'ল: পি ( …

10 variational-bayes 

আমি একটি উচ্চ-মাত্রিক ইনফারেন্স সমস্যা (প্রায় 2000 মডেল প্যারামিটার) নিয়ে কাজ করছি যার জন্য আমরা গ্রেডিয়েন্ট-ভিত্তিক অপ্টিমাইজেশন এবং জেনেটিক অ্যালগরিদমের সংমিশ্রণ ব্যবহার করে লগ-পোস্টেরিয়রের গ্লোবাল সর্বাধিক সন্ধান করে ম্যাপের প্রাক্কলন দৃ rob়তার সাথে সক্ষম করতে পারি। আমি এমএপি অনুমানটি সন্ধানের পাশাপাশি মডেল প্যারামিটারগুলিতে অনিশ্চয়তার কিছুটা আন্দাজ করতে সক্ষম হতে চাই …

9 bayesian  uncertainty  high-dimensional  variational-bayes 

আমি এই কাগজটি অনুসরণ করে স্টোকাস্টিক ভেরিয়েশনাল ইনফারেন্স সহ গসিয়ান মিশ্রণ মডেলটি বাস্তবায়নের চেষ্টা করছি । এটি গাউসিয়ান মিশ্রণের পিজিএম। কাগজ অনুসারে, স্টোকাস্টিক ভেরিয়েশনাল ইনফেরেন্সের সম্পূর্ণ অ্যালগরিদম হ'ল: এবং GMM তে এটি স্কেল করার পদ্ধতিটি সম্পর্কে আমি এখনও খুব বিভ্রান্ত। প্রথমত, আমি ভেবেছিলাম স্থানীয় প্যারামিটারটি কেবল এবং অন্যরা সমস্ত গ্লোবাল …

9 machine-learning  bayesian  clustering  gaussian-mixture  variational-bayes