生成模型的流形、KL的正式严格定义|高维|拓扑|变分|拟合|离散化|...
因为方程8只需要通过编码器f进行前向传播(以及计算其雅可比行列式),而方程7需要通过解码器g进行额外的前向计算;(ii)方程9被称为可逆变量变换公式,当d=D时,它就会简化为方程7,因为行列式在方阵乘积中具有分配性质;(iii)当d<D时,在方程9中,pX是一种流形支持的密度,因为它...
Variational Inference with Normalizing Flows 2015 全译
潜在变量的先验是单位高斯p(zl)=N(0,I),观测似然pθ(x|z)是任何适当的分布,该分布基于z1并且也是由深度神经网络参数化的(图2)。这个模型类别非常通用,包括其他模型,如因子分析和PCA、非线性因子分析以及非线性高斯信念网络作为特殊情况(Rezende等人,2014)。DLGM使用连续潜在变量,是非常适合于使用下界(3)...
深入浅出详解因子分析,附案例(代码)
主成分法:假设变量是因子的线性组合,第一主成分有最大的方差,后续主成分所解释的方差逐渐减小,各主成分之间互不相关,主成分法通常用来计算初始公因子,它也适用于相关矩阵为奇异时的情况。最大似然法:假设样本来自多元正态分布,使用极大似然估计。主轴因子法:从初始相关矩阵提取公共因子,并把多元相关系数的平方至...
【专家视点】高光谱图像处理与信息提取前沿
2012)都是基于核函数的非线性特征提取方法,这些方法都是在原始线性数据降维算法的基础上,引入核方法,通过核函数,将数据映射到高维特征空间,在高维特征空间中运算线性降维方法,实现原始空间中的非线性的高光谱数据降维。
动物与人类的关键学习期,深度神经网络也有
0引言我们这篇文章讨论的问题是根据ICLR2019中的一篇文章而来:《CRITICALLEARNINGPERIODSINDEEPNETWORKS》[1]。在这篇文章中,作者提出了这样一个概念:对于深度神经网络来说,与动物和人类的学习过程类似,其对于技能的学习过程也存在一个“关键学习期”。从生物学角度来看,关键期(criticalperiods)是指出生...
基于DPP的自动音符切分识别研究
编者按:基于内容的音乐分析是计算机音乐智能处理领域的重要分支,其中音符的分割和识别是关键技术之一(www.e993.com)2024年10月26日。本文首先根据音级轮廓特征(PCP),对音乐进行特征提取,将帧集通过行列式点过程(DPP)进行建模,最后根据最大后验概率估计(MAP)选出帧子集,从而实现音符的分割。DPP将复杂的概率计算转换为简单的行列式计算,减少了计算量。