В чем разница между авто-кодированием вариационного байесовского алгоритма и стохастическим обратным распространением для моделей с глубокой генерацией ? Приводит ли вывод в обоих методах к тем же результатам? Я не знаю каких-либо явных сравнений между этими двумя методами, несмотря на то, что обе группы авторов цитируют друг друга.
Стохастическое обратное распространение и приблизительный вывод в глубоких порождающих моделях, кажется, просто рассматривают несколько более общую реализацию тех же идей. По сравнению с бумагой VAE они:
предложить несколько наборов скрытых переменных, в отличие от VAE, который имеет только один
рассмотрим недиагональные гауссовские постеры, которые затрудняют оптимизацию