Den Neurala Autoregressiva Distribution Estimatorn (NADE) och dess verkligt värderade version RNADE är konkurrenskraftiga densitetsmodeller av multidimensionella data över en mängd olika domäner. Dessa modeller använder en fast, godtycklig beställning av datadimensionerna. Man kan enkelt konditionera på variabler i början av beställningen, och marginalisera ut variabler i slutet av beställningen, men andra slutsatser uppgifter kräver ungefärlig slutsats. I detta arbete inför vi ett effektivt förfarande för att samtidigt träna en NAD-modell för varje möjlig beställning av variablerna, genom att dela parametrar mellan alla dessa modeller. Vi kan därför använda den mest praktiska modellen för varje slutsats uppgift som finns till hands, och ensembler av sådana modeller med olika beställningar finns omedelbart tillgängliga. Dessutom, till skillnad från den ursprungliga NADE, vår utbildning förfarande skalas till djupa modeller. Empiriskt, ensembler av Deep NADE modeller få toppmodern densitet uppskattning prestanda.
Nyligen föreslogs en djupgående utvidgning av NADE, vilket ytterligare förbättrade den senaste tekniken i distributionsberäkningen REF.
A Deep and Tractable Density Estimator
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}