图像识别中的应用 \quad在图像识别领域,变分自编码器(VAE)是变分推断的另一个突出例子。VAE不仅用于高效的图像生成,还用于特征提取和降维。它们通过学习一个生成模型来表示数据的潜在分布,使得生成新的、与训练数据相似的图像成为可能。在VAE中,变分推断被用来估计潜在变量的分布,这对于模型的生成能力至关重要。 推荐...
我们需要一种新的算法来估计参数,主要分成两类,一种是近似算法,另一种是确定性算法;近似算法如马尔科夫蒙特卡洛MCMC算法,确定性近似算法如变分推理,变分法是将后验分布通过某种方式分解或者假设后验概率分布有一个具体的参数形式,如高斯分布,VAE模型就是这种情况; 变分推理 对于一个函数,输入一个自变量,通过某种映射...
很简单,我们可以用神经网络来近似这两个复杂的概率必读函数。这就是变分自编码器(Variational AutoEncoder,VAE)的精髓。 推断网络:用神经网络来估计变分分布q(z; ϕ),理论上q(z; ϕ)可以不依赖x。但由于q(z; ϕ)的目标是近似后验分布p(z|x; θ),其和x相关,因此变分密度函数一般写为q(z|x; ϕ)...
同VAE 一样,GAN 也希望能训练一个生成模型 q(x|z),来将 q(z)=N(z;0,I) 映射为数据集分布 p̃(x),不同于 VAE 中将 q(x|z) 选择为高斯分布,GAN 的选择是: 其中δ(x) 是狄拉克 δ 函数,G(z) 即为生成器的神经网络。 一般我们会认为 z 是一个隐变量,但由于 δ 函数实际上意味着单点分...
摘要:本文从一种新的视角阐述了变分推断,并证明了 EM 算法、VAE、GAN、AAE、ALI (BiGAN) 都可以作为变分推断的某个特例。其中,论文也表明了标准的 GAN 的优化目标是不完备的,这可以解释为什么 GAN 的训练需要谨慎地选择各个超参数。最后,文中给出了一个可以改善这种不完备性的正则项,实验表明该正则项能增强 ...
至此先梳理清楚VAE就是通过一个推断网络+生成网络组成的 另外一个很重要的点,前半段的生成网络q(Z)q(Z)是通过学习样本XX获得的,所以应该写成q(Z|X)的形式,并且我们令推断网络的参数为ϕϕ,生成网络的参数为θθ,避免搞混 所以最终梳理一下标记 ...
对比MCMC，变分推断在每次迭代中使用全部数据，这与深度学习中的梯度下降方法相契合，用于优化变分推断过程。变分自编码器（VAE）作为第一个尝试这一方法的模型（2013/12），成功地结合了深度学习和变分推断，为数据压缩和生成提供了有效手段。这一创新启发了像Uber工程师团队开发的Pyro，强调深度学习与变分...
进一步，变分自动编码器（VAE）利用神经网络结合变分推断，形成一个生成模型。VAE假设后验分布为高斯分布，并通过非线性映射和采样操作，结合KL散度，构建一个潜在空间，其中潜变量服从标准高斯分布。重参数化技巧解决了梯度消失的问题，而潜变量空间的约束则保证了解码过程的连续性。
变分推断是一种强大的技术，它通过简单分布来近似估计复杂概率分布。在变分自编码器（VAE）等模型中，...
变分自编码VAE python代码 cifar10 变分推断 python 问题描述 变分推断是一类用于贝叶斯估计和机器学习领域中近似计算复杂(intractable)积分的技术,它广泛应用于各种复杂模型的推断。本文是学习PRML第10章的一篇笔记,错误或不足的地方敬请指出。 X={x{1},…,x{m}}和隐藏变量Z={z{1},…,z{m}}, 整个模型p(X...