变分推断属于贝叶斯模型中近似后验的方法，其构成了《VAE：自动编码变分贝叶斯》的数学原理。接下来，基于论文《Variational Inference: A Review for Statisticians》理解其理论。

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在概率论和统计中，自然指数族分布是指数族分布的特殊情况。

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在信息几何中，Fisher信息度量是一个定义在平滑统计流形上的黎曼度量。其中，统计流形是一个点为概率分布的平滑流形。由此，该信息度量通常被用于计算两个概率分布之间的距离。

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在《Spectral Normalization for Generative Adversarial Networks》中，为了提高GAN中判别器训练的稳定性，利用spectral normalization控制判别器函数f的Lipschitz常数。相较于直接施加Lipschitz约束，该方法显著降低了模型训练和推理的计算复杂度。

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在深度学习中，Lipschitz continuity常用于约束学习函数的形状，从而起到正则化的作用。那么，该约束的有效性和实现方式是什么？

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基于能量的模型通常为以$e$为底的指数函数，这是什么原因呢？

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