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TutorialonVariationalAutoencoders
CARLDOERSCH
CarnegieMellon/UCBerkeley
August16,2016,withveryminorrevisionsonJanuary3,2021
1
2
0Abstract
2
nInjustthreeyears,VariationalAutoencoders(VAEs)haveemerged
aasoneofthemostpopularapproachestounsupervisedlearningof
J
complicateddistributions.VAEsareappealingbecausetheyarebuilt
3ontopofstandardfunctionapproximators(neuralnetworks),and
]canbetrainedwithstochasticgradientdescent.VAEshavealready
Lshownpromiseingeneratingmanykindsofcomplicateddata,in-
Mcludinghandwrittendigits[1,2],faces[1,3,4],housenumbers[5,6],
.CIFARimages[6],physicalmodelsofscenes[4],segmentation[7],and
t
apredictingthefuturefromstaticimages[8].Thistutorialintroducesthe
t
sintuitionsbehindVAEs,explainsthemathematicsbehindthem,and
[describessomeempiricalbehavior.Nopriorknowledgeofvariational
3Bayesianmethodsisassumed.
v
8Keywords:variationalautoencoders,unsupervisedlearning,structured
0prediction,neuralnetworks
9
5
0
.
6
0
61Introduction
1
:
v
i“Generativemodeling”isabroadareaofmachinelearningwhichdealswith
XmodelsofdistributionsPX,definedoverdatapointsXinsomepotentially
r
ahigh-dimensionalspace.Forin
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