如何评价 On Unifying Deep Generative Models 这篇 paper? 第1页
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zhisbug 网友的相关建议:
这是一个挺有意思的工作。这篇工作试图把近来很火爆的一系列深度生成模型（特别是GAN和VAE）和他们的诸多变种用统一的框架解释。
举个例子，比如GAN，原始的GAN paper是用博弈论来构造出整个模型的，最近也有不少文章试图来从不同角度理解或解释GAN(比如 https://arxiv.org/abs/1606.00709, https://arxiv.org/abs/1610.03483)。但是这篇文章从另一个角度出发：把X（比如图片）看做隐变量(latent variable)，用Bayesian Inference里面的经典方法变分(variational inference)来解释生成过程(generation)，很巧妙。
他这种formulation最大的好处是很容易把一些以前常见的模型联系起来, 比如VAE，wake-sleep等等；这些模型或算法，本身都是从variational inference的角度出发的。有了这个理解以后，很方便把各种靠VI求解的模型或很多现成的VI inference方法和GAN这一套体系结合起来，说不定在各个benchmark上又能搞点新闻出来。
利益相关。。。。我看着一作在我旁边把这个paper写出来的...
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