Djup latent variabla modeller (DLVM) kombinerar den approximativa förmågan hos djupa neurala nätverk och den statistiska grunden för generativa modeller. Variatuella metoder används ofta för att dra slutsatser, men den exakta sannolikheten för dessa modeller har i stor utsträckning förbisetts. Syftet med detta arbete är att studera de allmänna egenskaperna hos denna kvantitet och visa hur de kan utnyttjas i praktiken. Vi fokuserar på viktiga inferentiella problem som beror på sannolikheten: uppskattning och saknade data imputation. För det första undersöker vi maximal sannolikhetsuppskattning för DLVM: i synnerhet visar vi att de flesta okonstruerade modeller som används för kontinuerliga data har en obegränsad sannolikhetsfunktion. Detta problematiska beteende har visat sig vara en källa till lägeskollaps. Vi visar också hur man säkerställer att det finns maximala sannolikhetsberäkningar, och drar användbara kopplingar med icke-parametriska blandningsmodeller. Slutligen beskriver vi en algoritm för saknad dataimputation med hjälp av den exakta villkorliga sannolikheten för en djup latent variabel modell. På flera datauppsättningar överträffar vår algoritm konsekvent och betydligt det vanliga imputationsschemat för DLVM.
I REF, Deep Latent Variable Models (DLVMs) ses över för att visa att det maximala liknande mål i dessa modeller är illa placerade för kontinuerliga problem och väl placerade för diskreta problem.
Leveraging the Exact Likelihood of Deep Latent Variable Models
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}