Implicit probabilistiska modeller är en flexibel klass för modellering av data. De definierar en process för att simulera observationer, och till skillnad från traditionella modeller, de kräver inte en dragbar sannolikhet funktion. I detta dokument utvecklar vi två modeller: hierarkiska implicita modeller och djupa implicita modeller. De kombinerar idén om implicita densiteter med hierarkisk Bayesian modellering och djupa neurala nätverk. Användningen av implicita modeller med Bayesian analys har begränsats av vår förmåga att utföra exakta och skalbara slutsatser. Vi utvecklar sannolikhetsfria variabla slutsatser (LFVI). Nyckeln till LFVI är att ange en variationsfamilj som också är implicit. Detta matchar modellens flexibilitet och möjliggör korrekt approximation av den bakre. Vårt arbete skalar upp implicita modeller till storlekar som tidigare inte varit möjliga och utvecklar deras modelleringdesign. Vi visar olika tillämpningar: en storskalig fysisk simulator för predator-prey populationer i ekologi, ett Bayesian generative kontrarisarial nätverk för diskreta data, och en djup implicit modell för textgenerering.
Sannolikhet-fri variational inference (LFVI) REF, slå samman detta koncept med lärande implicita densiteter med hierarkisk Bayesian modellering.
Deep and Hierarchical Implicit Models
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}