中文翻译为：VAE 的前世今生：从最大似然估计到 EM 再到 VAE
AI科技评论 2021-12-03 16:23
https://mp.weixin.qq.com/s/T5frXqZm3ORvpWNruSciHA
我从这里下载的原文：https://reader.elsevier.com/reader/sd/pii/S2666651021000279
The road from MLE to EM to VAE: A brief tutorial
Ming Dinga
Department of Computer Science and Technology, Tsinghua University, Beijing, China
变分自编码器(VAEs)是生成模型中最流行的一种，用来描述数据的分布特征。经典的期望最大化(EM)算法旨在学习具有隐藏变量的模型。本质上，两者都在迭代地优化证据下限(ELBO)，以使观测数据的可能性最大化。
这个简短的教程将他们连接成一条线，并提供了一个很好的方法，以最低限度的知识来彻底了解EM和VAE。它对有机器学习应用经验但没有统计学背景的初学者和读者特别有帮助。
关键词: 生成模型，变分自动编码器
