Variational Autoencoders (VAEs) är uttrycksfulla latenta variabla modeller som kan användas för att lära sig komplexa sannolikhetsfördelningar från träningsdata. Den resulterande modellens kvalitet är dock i hög grad beroende av att inferensmodellen är uttrycksfull. Vi introducerar Adversarial Variarational Bayes (AVB), en teknik för att träna Variarational Autoencoders med godtyckligt uttrycksfulla inference modeller. Vi uppnår detta genom att införa ett kompletterande discriminativt nätverk som gör det möjligt att formulera om maxlikelihood-problemet som ett tvåspelarspel, vilket skapar en principiell förbindelse mellan VEAS och Generative Adversarial Networks (GAN). Vi visar att i den icke-parametriska gränsen ger vår metod ett exakt maxlikelihood-uppdrag för parametrarna i den generativa modellen, liksom den exakta bakre fördelningen över de latenta variablerna givet en observation. I motsats till konkurrerande tillvägagångssätt som kombinerar fordonslarmsystem med GAN har vårt tillvägagångssätt en tydlig teoretisk motivering, behåller de flesta fördelarna med standardvariala autokodrar och är lätt att genomföra.
På samma sätt som denna idé föreslogs en adversarial varial Bayes av REF, där en varial Autoencoder (VAE) utbildas med hjälp av ett extra discriminativt nätverk.
Adversarial Variational Bayes: Unifying Variational Autoencoders and Generative Adversarial Networks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}