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变分推理与 Wasserstein 梯度流之间的桥梁
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文提出了一种基于Wasserstein变分推断的新的近似贝叶斯推断方法，使用f-分布和Wasserstein距离作为差异度量方式，通过Sinkhorn迭代获得非常稳定的无似然训练方法，可用于隐式分布和概率编程，并在多种自编码器实验中测试其鲁棒性和性能。
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关键要点
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提出了一种基于Wasserstein变分推断的新的近似贝叶斯推断方法。
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该方法使用f-分布和Wasserstein距离作为差异度量方式。
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通过Sinkhorn迭代获得非常稳定的无似然训练方法。
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该方法可用于隐式分布和概率编程。
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在多种自编码器实验中测试了其鲁棒性和性能。
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