För att ta itu med tre viktiga frågor som rör latenta variabla modeller, inklusive att fånga sällan förekommande mönster, uppnå små men uttrycksfulla modeller och minska övermontering, har flera studier ägnats åt att "diversifiera" LVM:er, som syftar till att uppmuntra komponenterna i LVM:er att variera. De flesta befintliga studier faller in i en frekventistisk regulariseringsram, där komponenterna lärs in via punktuppskattning. I detta dokument undersöker vi hur man kan "diversifiera" LVMs i paradigm Bayesian lärande. Vi föreslår två tillvägagångssätt som har kompletterande fördelar. En är att definiera en mångfald-främja ömsesidig vinkel tidigare som tilldelar större densitet till komponenter med större ömsesidiga vinklar och använda detta innan för att påverka den bakre via Bayes "regel. Vi utvecklar två effektiva approximativa bakre inferensalgoritmer baserade på variationsinferens och MCMC-provtagning. Den andra metoden är att införa diversity-promoting legalisering direkt över post-datadistributionen av komponenter. Vi utökar också vår strategi för att "diversifiera" Bayesianska icke-parametriska modeller där antalet komponenter är oändligt. En provtagningsalgoritm baserad på bitprovtagning och Hamiltonian Monte Carlo utvecklas. Vi använder dessa metoder för att "diversifiera" Bayesian blandning av experter modell och oändlig latent funktion modell. Experiment på olika datauppsättningar visar hur effektiva och effektiva våra metoder är.
Vår konferensversion av tidningen REF har infört en ömsesidig vinkel innan "diversifiera" Bayesian parametric LVMs.
Diversity-Promoting Bayesian Learning of Latent Variable Models
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}