Sammanfattning av denna webbsida: Förutsägelse av framtida miljötillstånd och samverkande medel är en nyckelkompetens som krävs för att autonoma agenter ska kunna fungera framgångsrikt i den verkliga världen. Tidigare arbete för strukturerad sekvensförutsägelse baserad på latenta variabla modeller innebär en unimodal standard Gaussian före de latenta variablerna. Detta leder till en stark modellfördel som gör det svårt att till fullo fånga multimodaliteten i fördelningen av de framtida staterna. I detta arbete introducerar vi villkorligt flöde Variational Autoencoders som använder vårt nya villkorliga normaliserande flöde baserat tidigare. Vi visar att med hjälp av våra nya komplexa multimodala villkor kan vi fånga komplexa multimodala villkorade distributioner. Dessutom studerar vi för första gången latent variabel kollaps med normaliserade flöden och föreslår lösningar för att förhindra sådana fall. Våra experiment på tre multi-modala strukturerade sekvens förutsägelser dataset -MNIST Sequences, Stanford Drone och HighD - visar att den föreslagna metoden får toppmoderna resultat över olika utvärderingsmått.
REF lär sig villkorliga priors baserade på normaliserade flöden till modellera villkorliga fördelningar i latent utrymme av cVAEs.
Conditional Flow Variational Autoencoders for Structured Sequence Prediction
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}