Valet av ungefärlig bakre fördelning är ett av huvudproblemen i variationsläran. De flesta tillämpningar av variationsinferens använder enkla familjer av bakre approximationer för att möjliggöra en effektiv slutledning, med fokus på medelfält eller andra enkla strukturerade approximationer. Denna begränsning har en betydande inverkan på kvaliteten på de slutsatser som görs med hjälp av olika metoder. Vi inför ett nytt tillvägagångssätt för att specificera flexibla, godtyckligt komplexa och skalbara ungefärliga bakre fördelningar. Våra approximationer är distributioner konstruerade genom ett normaliserande flöde, där en enkel initial densitet omvandlas till en mer komplex en genom att tillämpa en sekvens av inverterbara omvandlingar tills en önskad nivå av komplexitet uppnås. Vi använder denna syn på normaliserade flöden för att utveckla kategorier av finita och oändligt små flöden och ger en enhetlig syn på tillvägagångssätt för att bygga rika bakåtriktade approximationer. Vi visar att de teoretiska fördelarna med att ha bakdelar som bättre matchar den verkliga bakre, i kombination med skalbarheten av avkortade variationsmetoder, ger en tydlig förbättring av prestanda och tillämplighet av variationsinferens.
REF-modellen den bakre fördelningen med hjälp av normaliserade flöden för att utföra variationsinferens mer effektivt.
Variational Inference with Normalizing Flows
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}