将观察数据和其隐空间表示一起考虑,(x
,z
),写出联合概率分布.从推断的角度看,联合概率q
(x
,z
)=q
(x
)q
(z
|x
),其中q
(x
)为真实数据集上的经验数据分布,可认为已知,条件概率q
(z
|x
)则要通过推断网络来表达;从生成的角度看,p
(x
,z
)=p
(z
)p
(x
|z
),其中p
(z
)是事先给定的,如z
~N
(0,I
),条件概率p
(x
|z
)则通过生成网络来表达.然后,我们让这两个联合概率分布q
(x
,z
)和p
(x
,z
)相互拟合.当二者趋于一致时,可以确定对应的边缘概率都相等,q
(x
)=p
(x
),q
(z
)=p
(z
),对应的条件概率也都