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变分自编码器（VAE）与生成对抗网络（GAN）是复杂分布上无监督学习最具前景的两类方法。本文中，作者在MNIST上对这两类生成模型的性能进行了对比测试。本项目总结了使用变分自编码器（VariationalAutoencode，VAE）和生成对抗网络（GAN）对给定数据分布进行建模，并且对比了这些模…
该工作通过将VAE扩展到比之前更大的随机深度，并在CIFAR-10、ImageNet和FFHQ上进行评估，来测试深度不足是否能解释性能差距。作者发现，与PixelCNN相比，这些非常深的VAE...
CMU邢波等最新论文：GAN和VAE的殊途同归，第一作者评述.【新智元导读】近日，来自CMU和Petuum的四位研究者ZhitingHu、ZichaoYang、RuslanSalakhutdinov和邢波在arXiv上发表了一篇论文，该研究构建了一系列深度生成模型特别是GAN和VAE之间的形式化联系。.论文在知乎...
本专栏之前介绍了VAE的推导：PENGBo：快速推导VAE变分自编码器，多种写法，和重要细节VariationalAutoencoder，在此介绍VAE在2017/18年的部分新进展。1.VAE的“编码坍塌”如果思考过VAE的原理，…
1.编写目的当前不少关于异常检测的论文提到了基于VAE的算法，为了更好理解那些论文，这里专门记录一下关于VAE的相关内容。2.VAE基本概念VariationalAutoencoder参考[1]KingmaDP,WellingM.Auto-EncodingVariationalBayes[J].stat
解析VariationalAutoEncoder（VAE）数月前听在做推荐系统的同事提了一下VAE这个模型，因为以前没用过,出于好奇便稍微研究了一下.虽然从深度学习的角度去看并不复杂,但是发现从贝叶斯概率的视角去理解并不是那么显然。
变分自编码器（VAE）与生成对抗网络（GAN）一样，是无监督学习最具前景的方法之一。本文中，牛津大学统计系在读博士AdamKosiorek从原理上向我们介绍了VAE目前面临的挑战。同时，文中也提出了对于该方法的几种改进方向。
变分自编码器系列：VAE+BN=更好的VAE.本文我们继续之前的变分自编码器系列，分析一下如何防止NLP中的VAE模型出现“KL散度消失（KLVanishing）”现象。.本文受到参考文献是ACL2020的论文ABatchNormalizedInferenceNetworkKeepstheKLVanishingAway[1]的启发，并自行...
该研究的论文《WassersteinAuto-Encoders》已被即将在4月30日于温哥华举行的ICLR2018大会接收。变分自编码器（VAE）与生成对抗网络（GAN）是复杂分布上无监督学习主流的两类方法。
深度学习已经成为推荐系统领域的首选方法，但与此同时，已有一些论文指出了目前应用机器学习的研究中存在的问题，例如新模型结果的可复现性，或对比实验中基线的选择。这篇论文发表在推荐系统顶级会议ACMRecSys2019上，作者对过去几年在顶级会议上发表的18种top-n推荐任务的算法进行了系统...
变分自编码器（VAE）与生成对抗网络（GAN）是复杂分布上无监督学习最具前景的两类方法。本文中，作者在MNIST上对这两类生成模型的性能进行了对比测试。本项目总结了使用变分自编码器（VariationalAutoencode，VAE）和生成对抗网络（GAN）对给定数据分布进行建模，并且对比了这些模…
该工作通过将VAE扩展到比之前更大的随机深度，并在CIFAR-10、ImageNet和FFHQ上进行评估，来测试深度不足是否能解释性能差距。作者发现，与PixelCNN相比，这些非常深的VAE...
CMU邢波等最新论文：GAN和VAE的殊途同归，第一作者评述.【新智元导读】近日，来自CMU和Petuum的四位研究者ZhitingHu、ZichaoYang、RuslanSalakhutdinov和邢波在arXiv上发表了一篇论文，该研究构建了一系列深度生成模型特别是GAN和VAE之间的形式化联系。.论文在知乎...
本专栏之前介绍了VAE的推导：PENGBo：快速推导VAE变分自编码器，多种写法，和重要细节VariationalAutoencoder，在此介绍VAE在2017/18年的部分新进展。1.VAE的“编码坍塌”如果思考过VAE的原理，…
1.编写目的当前不少关于异常检测的论文提到了基于VAE的算法，为了更好理解那些论文，这里专门记录一下关于VAE的相关内容。2.VAE基本概念VariationalAutoencoder参考[1]KingmaDP,WellingM.Auto-EncodingVariationalBayes[J].stat
解析VariationalAutoEncoder（VAE）数月前听在做推荐系统的同事提了一下VAE这个模型，因为以前没用过,出于好奇便稍微研究了一下.虽然从深度学习的角度去看并不复杂,但是发现从贝叶斯概率的视角去理解并不是那么显然。
变分自编码器（VAE）与生成对抗网络（GAN）一样，是无监督学习最具前景的方法之一。本文中，牛津大学统计系在读博士AdamKosiorek从原理上向我们介绍了VAE目前面临的挑战。同时，文中也提出了对于该方法的几种改进方向。
变分自编码器系列：VAE+BN=更好的VAE.本文我们继续之前的变分自编码器系列，分析一下如何防止NLP中的VAE模型出现“KL散度消失（KLVanishing）”现象。.本文受到参考文献是ACL2020的论文ABatchNormalizedInferenceNetworkKeepstheKLVanishingAway[1]的启发，并自行...
该研究的论文《WassersteinAuto-Encoders》已被即将在4月30日于温哥华举行的ICLR2018大会接收。变分自编码器（VAE）与生成对抗网络（GAN）是复杂分布上无监督学习主流的两类方法。
深度学习已经成为推荐系统领域的首选方法，但与此同时，已有一些论文指出了目前应用机器学习的研究中存在的问题，例如新模型结果的可复现性，或对比实验中基线的选择。这篇论文发表在推荐系统顶级会议ACMRecSys2019上，作者对过去几年在顶级会议上发表的18种top-n推荐任务的算法进行了系统...
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