VAE | Abstract 第5文
Second, we show that for i.i.d. datasets with continuous latent variables per datapoint, posterior inference can be made especially efficient by fitting an approximate inference model (also called a recognition model) to the intractable posterior using the proposed lower bound estimator.
Diederik P Kingma, et al., "Auto-Encoding Variational Bayes"
通常の自己符号化器(Autoencoder)とは異なり、観測されたデータがある確率分布に基づいて生成されたと仮定する変分自己符号化器(Variational Autoencoder, VAE)の論文である"Auto-Encoding Variational Bayes"のAbstractの第5文について、英語リーディング教本
「第二に、我々は、データ点ごとに連続的な潜在変数を伴う独立同分布のデータセットのために、提案された下界推定器を使用して、近似の推論モデル(認識モデルとも呼ばれる)を扱いにくい事後分布に合わせることで、事後推定が特に効率的に作られることを示す。」
なかなか読みづらい文かと思います。その理由の一つとして、従属接続詞のthatから始まる名詞節の中身が、いきなりforから始まる副詞句から始まっていて、名詞節の中の主語と述語動詞がすぐに登場しないことが挙げられます。また、そのあとの修飾も入れ子のような感じで文が長めなので、少し読みづらいです。
i.i.d.とは独立同分布のことです。(independent and identically distributed)
"to the intractable posterior"という部分のposteriorは名詞です。Weblioの辞書ではposteriorの名詞は「尻(しり), 臀部(でんぶ)」という意味しか出てこないのですが、機械学習スタートアップシリーズ ベイズ推論による機械学習入門 (KS情報科学専門書)
posterior とは 意味・読み方・表現 | Weblio英和辞書
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