Perguntas com a marcação «variational-bayes»

Um autoencoder variacional (VAE) fornece uma maneira de aprender a distribuição de probabilidade relacionando uma entrada à sua representação latente . Em particular, o codificador mapeia uma entrada para uma distribuição em . Um codificador típico produzirá parâmetros , representando a distribuição gaussiana ; essa distribuição é usada como nossa …

9 neural-networks  deep-learning  autoencoders  variational-bayes 

Depois de fazer algumas pesquisas sobre o tópico, notei um déficit surpreendente de pacotes de inferência e bibliotecas que dependem de métodos de passagem de mensagens ou otimização para Python e R. Que eu saiba, esses métodos são extremamente úteis. Por exemplo, apenas para uma propagação de crenças da Bayes …

8 r  python  bayes  variational-bayes 

Estou implementando uma mistura variada de baunilha de gaussianos multivariados, conforme o capítulo 10 do Reconhecimento de padrões e aprendizado de máquina (Bishop, 2007). A abordagem bayesiana requer a especificação de (hiper) parâmetros para o Gaussian-inverso-Wishart antes: α0 0α0\alpha_0 (parâmetro de concentração do Dirichlet anterior); ν0 0ν0\nu_0 (graus de liberdade …

7 machine-learning  bayesian  prior  gaussian-mixture  variational-bayes