Vi fokuserar på generative autoencoders, såsom variational eller motarial autoencoders, som gemensamt lär sig en generativ modell tillsammans med en inference modell. Generativa autokodare är de som är utbildade för att mjukt genomdriva en tidigare på latent distribution lärt sig av inference modellen. Vi kallar den distribution till vilken inference modellen kartor observerade prover, den inlärda latenta fördelningen, som kanske inte överensstämmer med föregående. Vi formulerar en Markov kedja Monte Carlo (MCMC) provtagningsprocess, motsvarande iterativ avkodning och kodning, vilket gör att vi kan ta prover från den inlärda latent distributionen. Eftersom den generativa modellen lär sig att kartlägga från den inlärda latenta fördelningen, snarare än den tidigare, kan vi använda MCMC för att förbättra kvaliteten på prover som tagits från den generativa modellen, särskilt när den inlärda latenta fördelningen är långt ifrån föregående. Med hjälp av MCMC provtagning, kan vi avslöja tidigare osynliga skillnader mellan generativa autoencoders tränas antingen med eller utan ett denoiserande kriterium.
Arulkumaran m.fl. REF formulerar en MCMC-provtagningsprocess för att ta prover från regioner med hög sannolikhet för ett inlärt latent utrymme i variabla eller kontradiktoriska autoenkodare.
Improving Sampling from Generative Autoencoders with Markov Chains
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}