Vi utökar Stochastic Gradient Variaration Bayes för att utföra bakre inferens för vikterna av Stick-Breaking processer. Denna utveckling gör att vi kan definiera en Stick-Breaking Variarational Autoencoder (SB-VAE), en Bayesian nonparametrisk version av den variationella autoencoder som har en latent representation med stokastisk dimensionalitet. Vi visar experimentellt att SB-VAE, och en semiövervakad variant, lär sig mycket diskriminerande latenta representationer som ofta överträffar Gaussian VAE: s.
Nalisnick och Smyth REF föreslog Stick-Breaking VAE (SB-VAE), som är en Bayesian nonparametrisk version av traditionell VAE med en stokastisk dimensionalitet.
Stick-Breaking Variational Autoencoders
{'venue': 'ICLR 2017', 'journal': 'arXiv: Machine Learning', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}