z = mu + sigma\*eps (reparameterisation trick), trained by gradient descent on the negative ELBO = recon MSE + beta\*KL(q||N(0,I)).
Value
list with mu, log_var, z, reconstruction, recon_error, kl, elbo, loss_curve, params, beta, estimate, n, method.
Examples
V <- c(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8)
morie_geron_vae(V)
#> $mu
#> [,1] [,2]
#> [1,] NaN NaN
#> [2,] NaN NaN
#> [3,] NaN NaN
#> [4,] NaN NaN
#> [5,] NaN NaN
#> [6,] NaN NaN
#> [7,] NaN NaN
#> [8,] NaN NaN
#>
#> $log_var
#> [,1] [,2]
#> [1,] NaN NaN
#> [2,] NaN NaN
#> [3,] NaN NaN
#> [4,] NaN NaN
#> [5,] NaN NaN
#> [6,] NaN NaN
#> [7,] NaN NaN
#> [8,] NaN NaN
#>
#> $z
#> [,1] [,2]
#> [1,] NaN NaN
#> [2,] NaN NaN
#> [3,] NaN NaN
#> [4,] NaN NaN
#> [5,] NaN NaN
#> [6,] NaN NaN
#> [7,] NaN NaN
#> [8,] NaN NaN
#>
#> $reconstruction
#> [,1]
#> [1,] NaN
#> [2,] NaN
#> [3,] NaN
#> [4,] NaN
#> [5,] NaN
#> [6,] NaN
#> [7,] NaN
#> [8,] NaN
#>
#> $recon_error
#> [1] NaN
#>
#> $kl
#> [1] NaN
#>
#> $elbo
#> [1] NaN
#>
#> $loss_curve
#> [1] 2.551384e+01 2.132746e+01 1.788213e+01 1.859424e+01 2.307465e+02
#> [6] 8.643528e+05 4.090425e+16 4.734008e+48 7.338562e+144 Inf
#> [11] NaN NaN NaN NaN NaN
#> [16] NaN NaN NaN NaN NaN
#> [21] NaN NaN NaN NaN NaN
#> [26] NaN NaN NaN NaN NaN
#> [31] NaN NaN NaN NaN NaN
#> [36] NaN NaN NaN NaN NaN
#> [41] NaN NaN NaN NaN NaN
#> [46] NaN NaN NaN NaN NaN
#> [51] NaN NaN NaN NaN NaN
#> [56] NaN NaN NaN NaN NaN
#> [61] NaN NaN NaN NaN NaN
#> [66] NaN NaN NaN NaN NaN
#> [71] NaN NaN NaN NaN NaN
#> [76] NaN NaN NaN NaN NaN
#> [81] NaN NaN NaN NaN NaN
#> [86] NaN NaN NaN NaN NaN
#> [91] NaN NaN NaN NaN NaN
#> [96] NaN NaN NaN NaN NaN
#> [101] NaN NaN NaN NaN NaN
#> [106] NaN NaN NaN NaN NaN
#> [111] NaN NaN NaN NaN NaN
#> [116] NaN NaN NaN NaN NaN
#> [121] NaN NaN NaN NaN NaN
#> [126] NaN NaN NaN NaN NaN
#> [131] NaN NaN NaN NaN NaN
#> [136] NaN NaN NaN NaN NaN
#> [141] NaN NaN NaN NaN NaN
#> [146] NaN NaN NaN NaN NaN
#> [151] NaN NaN NaN NaN NaN
#> [156] NaN NaN NaN NaN NaN
#> [161] NaN NaN NaN NaN NaN
#> [166] NaN NaN NaN NaN NaN
#> [171] NaN NaN NaN NaN NaN
#> [176] NaN NaN NaN NaN NaN
#> [181] NaN NaN NaN NaN NaN
#> [186] NaN NaN NaN NaN NaN
#> [191] NaN NaN NaN NaN NaN
#> [196] NaN NaN NaN NaN NaN
#>
#> $params
#> $params[[1]]
#> [,1] [,2]
#> [1,] NaN NaN
#>
#> $params[[2]]
#> [1] NaN NaN
#>
#> $params[[3]]
#> [,1] [,2]
#> [1,] NaN NaN
#>
#> $params[[4]]
#> [1] NaN NaN
#>
#> $params[[5]]
#> [,1]
#> [1,] NaN
#> [2,] NaN
#>
#> $params[[6]]
#> [1] NaN
#>
#>
#> $beta
#> [1] 1
#>
#> $estimate
#> [1] NaN
#>
#> $n
#> [1] 8
#>
#> $method
#> [1] "Gaussian VAE trained on the negative ELBO with the reparameterisation trick"
#>