Betydelseviktad variationsinferens (Burda et al., 2015) använder flera i.i.d. Prover ska ha en snävare variationsmässig nedre gräns. Vi anser att ett gemensamt förslag har potential att minska antalet överflödiga prover och införa en hierarkisk struktur för att framkalla korrelation. Förhoppningen är att förslagen ska samordna för att kompensera för det misstag som gjorts av varandra för att minska skillnaden i betydelseskattning. Teoretiskt analyserar vi det tillstånd under vilket konvergens av uppskattningsvariansen kan kopplas till konvergens av den lägre gränsen. Empiriskt bekräftar vi att maximering av den lägre gränsen underförstått minimerar variansen. Ytterligare analys visar att detta är ett resultat av negativ korrelation som induceras av det föreslagna hierarkiska metaprovtagningssystemet, och resultatet av slutresultatet förbättras också när antalet prover ökar.
Hierarki IWAE REF använder ett gemensamt förslag för att framkalla negativ korrelation mellan prover och förbinder konvergensen av variansen för uppskattningen och konvergensen av den nedre gränsen.
Hierarchical Importance Weighted Autoencoders
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}