请问该变分是如何为什么他得到我了就变了的

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2019-07-14 11:58 标签： 为什么他得到我了就变了

可能是会等于的如果在你的变汾的尝试函数恰好是本征函数的形式的时候。

除此之外通过变分法为什么他得到我了就变了的基态能量总是大于等于真实基态能量。如果本征态是完备系的话证明是不难的，只需要将你的尝试函数对本征态展开即可为什么他得到我了就变了证明

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单位丨广州火焰信息科技有限公司

实验一：普通的 DCGAN 网络每次迭代生成器和判别器各训练一个 batch。

不带正则项在25个epoch之后模型开始坍缩

带有正则项，模型能一直稳定训练

实驗二：普通的 DCGAN 网络但去掉 BN，每次迭代生成器和判别器各训练五个 batch

不带正则项，模型收敛速度比较慢

带有正则项模型更快“步入正轨”

有意思的是，在 ALI 之中我们有一些反直觉的结果。

事实上只需要在 GAN 的论述中，将 x,z 的位置交换就为什么他得到我了就变了了 AAE 的框架。 

具体来说AAE 希望能训练一个编码模型 p(z|x)，来将真实分布 q?(x) 映射为标准高斯分布 q(z)=N(z;0,I)而：

现在我们优化对象有 q(y|z) 和 E(x)，记 q(0|z)=D(z)依然交替优化：先固定 E(x)，這也意味着 p(z) 固定了然后优化 q(y|z)，这时候略去常量为什么他得到我了就变了优化目标为：

一方面，同标准 GAN 一样谨慎地训练，我们可以去掉第二项为什么他得到我了就变了：

跟 VAE 一样，对 p(z|x) 和 q(x|z) 的期望可以通过“重参数”技巧完成接着固定 D 来优化 G,E，因为这时候有 E 又有 G整个 loss 没嘚化简，还是 (37) 那样但利用 D 的最优解：

由于 q(x|z),p(x|z) 都是高斯分布，事实上后两项我们可以具体地算出来（配合重参数技巧）但同标准 GAN 一样，谨慎地训练我们可以简单地去掉后面两项，为什么他得到我了就变了：

它们都不等价于 (41)针对这个差异，事实上笔者也做了实验结果表奣这里的 ALI 有着和标准的 ALI 同样的表现，甚至可能稍好一些（可能是我的自我良好的错觉所以就没有放图了）。这说明将对抗网络视为一個极大极小问题仅仅是一个直觉行为，并非总应该如此

本文的结果表明了变分推断确实是一个推导和解释生成模型的统一框架，包括 VAE 和 GAN通过变分推断的新诠释，我们介绍了变分推断是如何达到这个目的的 

当然，本文不是第一篇提出用变分推断研究 GAN 这个想法的文章在《On Unifying Deep Generative Models》一文中，其作者也试图用变分推断统一 VAE 和 GAN也为什么他得到我了就变了了一些启发性的结果。但笔者觉得那不够清晰事实上，我并沒有完全读懂这篇文章我不大确定，这篇文章究竟是将 GAN 纳入到了变分推断中了还是将 VAE 纳入到了 GAN 中。相对而言我觉得本文的论述更加清晰、明确一些。 

看起来变分推断还有很大的挖掘空间等待着我们去探索。

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