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2024-12-25 09:15:47 来源:防红源码1012防红源码 分类:时尚

1.[深度生成式模型] 2 动态VAE最新研究简要概述(2021)

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[深度生成式模型] 2 动态VAE最新研究简要概述(2021)

       引言

       本文深入解析了动态变分自编码器(Dynamical Variational Autoencoders, DVAE)的前沿研究,由Girin等作者在年的arxiv上发布,涵盖了这一领域的关键模型及其与经典VAE、RNN、源码短信SSM的紧密联系。让我们一起探索4-章中蕴含的创新思想,重点聚焦于4章的定义、4.3节的训练策略,以及Decoding link与Temporal link等核心概念。

       模型基础与联系

       在DVAE的核心结构中,Encoder和Decoder共享内部状态,迪士尼cp系统源码但模型设计排除了未来观测的直接依赖(近似后验为因果,而非真实后验)。有趣的是,Inference过程刻意忽略了未来的潜在影响(以**箭头表示)。VRNN的千款app源码创新在于它在生成模型中摒弃了条件依赖的假设,其Variational Lower Bound展现出独特的形式。SRNN则结合了RNN与状态空间模型的随机性,引入了不确定性元素。

       模型细分与应用

       简化版的VRNN和SRNN在DVAE的基础上,引入了序列级蒙特卡洛抽样,源码交付验收表增强了模型的灵活性。而RSSM作为VRNN的一个变体,更是将强化学习的元素融入,为动态建模开辟了新路径。FVAE则通过张量分解,saas营销平台 源码实现了动态模型的抽样与解码分离,但动态编码机制相对模糊。

       扩展研究

       章节中还概述了Latent LDS、Structured VAE、Black-box deep SSM等其他VAE相关模型,它们各具特色,应用于不同场景,例如Latent LDS聚焦于序列特征的捕捉,而DSSM则展现了结构化的解码能力。DVBFs和vrae在模型复杂性与解释性之间取得了平衡,而HFVAE和DRAW则在生成序列数据方面表现出色。NASMC则展示了模型搜索在动态建模领域的应用潜力。

       总结与未来展望

       年1月3日发布的这篇论文,不仅全面梳理了动态VAE的理论基础,还为后续研究者提供了丰富的实践案例和研究方向。随着技术的不断发展,动态VAE模型无疑将在未来继续推动深度学习在时序数据处理中的革新。

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