JavaShuo
欄目
標籤
讀論文——Variational inference with Gaussian mixture model and householder flow
時間 2020-12-29
標籤
讀論文
深度學習
简体版
原文
原文鏈接
1. 標題:在變分推斷中使用GMM和householder 2. 摘要精讀 3. 文中需要掌握的知識點 3.1 什麼是Normalizing Flow 3.2 通過NF得到了什麼樣得變分下界 通過NF,我們得後驗分佈可以變爲如下,其中,z維隨機變量,服從q分佈,行列式維雅可比矩陣。 然後利用性質: 得到變分下界 3.3 網絡的結構 3.4 如何計算兩個GMM之間的KL散度(會推導) 利用一個log
>>阅读原文<<
相關文章
1.
GAUSSIAN MIXTURE VAE: LESSONS IN VARIATIONAL INFERENCE, GENERATIVE MODELS, AND DEEP NETS
2.
Gaussian mixture model
3.
DEEP UNSUPERVISED CLUSTERING WITH GAUSSIAN MIXTURE VARIATIONAL AUTOENCODERS(ICLR2017)
4.
[Scikit-learn] 2.1 Clustering - Variational Bayesian Gaussian Mixture
5.
Gaussian Mixture Model(GMM)探索
6.
論文閱讀——橢圓檢測 2016 Robust ellipse detection with Gaussian mixture models
7.
【論文閱讀】Efficient Inference in Fully Connected CRFs with Gaussian Edge Potentials
8.
Clustering:Gaussian Mixture Model and Expectation Maximization
9.
Deep Clustering by Gaussian Mixture Variational Autoencoders with Graph Embedding(DGG)
10.
【論文筆記】Efficient Inference in Fully Connected CRFs with Gaussian Edge Potentials
更多相關文章...
•
C# 文本文件的讀寫
-
C#教程
•
XSL-FO flow 對象
-
XSL-FO 教程
•
RxJava操作符(七)Conditional and Boolean
•
JDK13 GA發佈:5大特性解讀
相關標籤/搜索
variational
flow
gaussian
inference
mixture
論文閱讀
論文解讀
model
CV論文閱讀
論文
Thymeleaf 教程
PHP教程
MySQL教程
文件系統
0
分享到微博
分享到微信
分享到QQ
每日一句
每一个你不满意的现在,都有一个你没有努力的曾经。
最新文章
1.
springboot在一個項目中啓動多個核心啓動類
2.
Spring Boot日誌-3 ------>SLF4J與別的框架整合
3.
SpringMVC-Maven(一)
4.
idea全局設置
5.
將word選擇題轉換成Excel
6.
myeclipse工程中library 和 web-inf下lib的區別
7.
Java入門——第一個Hello Word
8.
在chrome安裝vue devtools(以及安裝過程中出現的錯誤)
9.
Jacob線上部署及多項目部署問題處理
10.
1.初識nginx
本站公眾號
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
1.
GAUSSIAN MIXTURE VAE: LESSONS IN VARIATIONAL INFERENCE, GENERATIVE MODELS, AND DEEP NETS
2.
Gaussian mixture model
3.
DEEP UNSUPERVISED CLUSTERING WITH GAUSSIAN MIXTURE VARIATIONAL AUTOENCODERS(ICLR2017)
4.
[Scikit-learn] 2.1 Clustering - Variational Bayesian Gaussian Mixture
5.
Gaussian Mixture Model(GMM)探索
6.
論文閱讀——橢圓檢測 2016 Robust ellipse detection with Gaussian mixture models
7.
【論文閱讀】Efficient Inference in Fully Connected CRFs with Gaussian Edge Potentials
8.
Clustering:Gaussian Mixture Model and Expectation Maximization
9.
Deep Clustering by Gaussian Mixture Variational Autoencoders with Graph Embedding(DGG)
10.
【論文筆記】Efficient Inference in Fully Connected CRFs with Gaussian Edge Potentials
>>更多相關文章<<