ED-VAE: Entropy Decomposition of ELBO in Variational Autoencoders

传统的变分自编码器（VAEs）受到证据下界（ELBO）公式的限制，尤其是在利用简单、非解析或未知先验分布时。这些限制抑制了VAE生成高质量样本和提供清晰可解释的潜在表示的能力。本文介绍了熵分解变分自编码器（ED-VAE），它是ELBO的一种新的重新构造，明确包含熵和交叉熵分量。这种重新构造显著增强了模型的灵活性，允许整合复杂和非标准的先验。通过更详细地控制潜在空间的编码和正则化，ED-VAE不仅提高了可解释性，而且有效地捕捉了潜在变量和观察数据之间的复杂相互作用，从而提高了生成性能。

本文旨在解决传统变分自编码器（VAEs）在使用简单、非解析或未知先验分布时受到ELBO公式限制的问题，从而限制了VAE生成高质量样本和提供清晰可解释的潜在表示的能力。本文提出了熵分解变分自编码器（ED-VAE），这是ELBO的一种新的重新构建形式，明确包括熵和交叉熵组件，从而显着增强了模型的灵活性，允许集成复杂和非标准先验分布。

ED-VAE的关键思路是重新构建ELBO公式，将熵和交叉熵组件明确地纳入模型中，从而提高模型灵活性，允许集成复杂和非标准先验分布，从而提高模型的生成性能和可解释性。

本文的亮点包括：1. 提出了一种新的重新构建ELBO公式的方法，明确包括熵和交叉熵组件，从而提高了模型的灵活性；2. ED-VAE不仅提高了模型的可解释性，还可以有效捕捉潜在变量和观察数据之间的复杂交互作用，从而提高了模型的生成性能；3. 实验结果表明，ED-VAE在多个数据集上均取得了优于传统VAE的性能表现。

在这个领域中，最近的相关研究包括：1. JointVAE：一种用于无监督学习的变分自编码器，可以在不同的数据集上进行比较；2. VEEGAN：一种新颖的生成对抗网络，可以在不同的数据集上进行比较；3. Beta-VAE：一种基于变分下限的自编码器，可以在不同的数据集上进行比较。