Reparameterization Trick
目录
- Sample() is not differentiable
- Reparameterization trick
- Too Complex
Sample() is not differentiable
- 现在我们得到的不是一个向量,得到的是一个分布,而分布是无法使用梯度下降的
Reparameterization trick
Too Complex
转载于:https://www.cnblogs.com/nickchen121/p/11073138.html
Reparameterization Trick相关推荐
- Gumbel-Softmax Trick和Gumbel分布 附VAE讲解
转自https://www.cnblogs.com/initial-h/p/9468974.html 写的非常好,思路清晰,顺带连VAE trick也讲了 之前看MADDPG论文的时候,作者提到在离散 ...
- 带你认识神奇的Gumbel trick
The Gumbel soft-max Gumbel trick有两个用途,一个用途是是用来对离散分布进行采样,这是一种重参数化(reparameterization trick)的技巧,另外一个用途 ...
- 详解GCN、GAT、凸优化、贝叶斯、MCMC、LDA
如果你准备发AI方向的论文,或准备从事科研工作或已在企业中担任AI算法岗的工作.那么我真诚的向大家推荐,贪心学院<高阶机器学习研修班>,目前全网上应该找不到类似体系化的课程.课程精选了四大 ...
- [CVPR 2020] RandLA-Net:大场景三维点云语义分割新框架(已开源)
点击上方"3D视觉工坊",选择"星标" 干货第一时间送达 本文由知乎作者Qingyong Hu授权转载,不得擅自二次转载.原文链接:https://zhuanl ...
- 三大深度学习生成模型:VAE、GAN及其变种
本章将为读者介绍基于深度学习的生成模型.前面几章主要介绍了机器学习中的判别式模型,这种模型的形式主要是根据原始图像推测图像具备的一些性质,例如根据数字图像推测数字的名称,根据自然场景图像推测物体的边界 ...
- 原创 | 变分自动编码器(VAE)
1. VAE 概述 变分自动编码器(Variational autoEncoder,VAE)是生成模型的一种.这些方法的主要目标是从对象的学习分布中生成新的采样数据.2014 年,Kingma et ...
- 收藏 | 一文总结70篇论文,帮你透彻理解神经网络的剪枝算法
来源:DeepHub IMBA本文约9500字,建议阅读10+分钟 本文为你详细介绍神经网络剪枝结构.剪枝标准和剪枝方法. 无论是在计算机视觉.自然语言处理还是图像生成方面,深度神经网络目前表现出来的 ...
- 使用VAE、CNN encoder+孤立森林检测ssl加密异常流的初探——真是一个忧伤的故事!!!...
ssl payload取1024字节,然后使用VAE检测异常的ssl流. 代码如下: from sklearn.model_selection import train_test_split from ...
- dropout层_DNN,CNN和RNN的12种主要dropout方法的数学和视觉解释
深入研究DNN,CNN和RNNDropout方法以进行正则化,蒙特卡洛不确定性和模型压缩 动机 在(深度)机器学习中训练模型时的主要挑战之一是协同适应. 这意味着神经元彼此非常依赖. 它们彼此之间影响 ...
最新文章
- 禁止validateRequest的办法
- html 书架样式css,CSS3 响应式书架布局
- 栈的动态顺序存储和实现(C语言)【栈】(7)
- 2020ICPC(上海) - Sum of Log(数位dp)
- python面向对象编程类的成员总结
- python socket编程之双方相互通信简单实例_Python socket实现的简单通信功能示例
- JavaFX UI控件教程(十六)之Separator
- V210调整根分区大小
- P5718 【深基4.例2】找最小值
- react前端显示图片_在 React 中使用 SVG 图标组件
- 使用idea创建项目的步骤
- 力扣268.丢失的数字
- python 自定义函数语句_python 自定义函数
- 关于Java的File.separator
- linux下python脚本处理数据_在Linux中通过Python脚本访问mdb数据库的方法
- Windows 10 如何离线安装NetFx3
- win7语言包_win7系统语音包安装图文教程
- 基于JAVA在线招生系统计算机毕业设计源码+系统+mysql数据库+lw文档+部署
- 【图解数据结构】队列全面总结
- 图形学-着色(Blinn-Phong模型)