除了VAE,后续还有很多类似的模型比如条件变分自编码器 (Conditional VariationalautoEncoder),生成对抗编码器(VAEGAN)等等,这个领域的不断发展也带了更更好的生成类模型,感兴趣的同学可以去搜一搜论文,或者直接运行 MATLAB 中的实例跑一跑,修改参数做一些实验,或许下一个发明 VAE 的人就是你。 Reference: 1. Bishop...
除了VAE,后续还有很多类似的模型比如条件变分自编码器 (Conditional VariationalautoEncoder),生成对抗编码器(VAEGAN)等等,这个领域的不断发展也带了更更好的生成类模型,感兴趣的同学可以去搜一搜论文,或者直接运行 MATLAB 中的实例跑一跑,修改参数做一些实验,或许下一个发明 VA...
一、基本自编码器(Auto-encoder,AE) 1.1 线性自编码器 1.2 卷积自编码器 1.3 如何训练? 1.4 存在问题 二、降噪自动编码器(Denoising Autoencoder,DAE) 三、变分自动编码器(Variational Autoencoder,VAE) 3.1 提出背景 3.2 VAE生成作用 3.3 VAE的基本架构 3.4 VAE的正向传播 3.5 VAE的损失函数 3.5 VAE的重参数...
变分自动编码器(Variational Autoencoder,简称VAE)是一种生成模型,它结合了自动编码器和概率图模型的思想,通过学习数据的潜在分布来实现数据的生成和重构。以下是关于变分自动编码器的基础概念、优势、类型、应用场景,以及在遇到问题时的原因和解决方法: 基础概念 编码器和解码器:VAE由编码器和解码器两部分组成,编码器...
变分自动编码器(VAE)的概念 引言 变分自动编码器(Variational Autoencoder,VAE)是一种生成式人工智能模型,属于自动编码器的一种变体。它可以学习数据的潜在表示,并生成具有多样性的新数据样本。VAE结合了自动编码器和概率图模型的思想,通过最大化观测数据的边缘概率来学习数据的潜在分布,从而实现对数据的生成和重构。本...
变分自动编码器(Variational autoEncoder,VAE)是生成模型的一种。这些方法的主要目标是从对象的学习分布中生成新的采样数据。2014 年,Kingma et al. [3]提出了这种生成模型,该模型可以从隐变量空间的概率分布中学习潜在属性并构造新的元素。 VAE 包含两个部分:编码器 encoder 和解码器 decoder。如图 1 所示,编码器...
变分自动编码器(Variational autoEncoder,VAE)是生成模型的一种。这些方法的主要目标是从对象的学习分布中生成新的采样数据。2014 年,Kingma et al. [3]提出了这种生成模型,该模型可以从隐变量空间的概率分布中学习潜在属性并构造新的元素。 VAE 概述 VAE 包含两个部分:编码器 encoder 和解码器 decoder。如图 1 ...
变分自动编码器(Variational Autoencoders, VAE)作为其中的佼佼者,以其独特的概率编码方式,在数据生成、降维和特征学习等方面展现出强大的能力。本文将带您从理论到实践,全面了解VAE的奥秘。 一、VAE的理论基础 1. 自动编码器简介 自动编码器(Autoencoders)是一种无监督学习的神经网络架构,由编码器和解码器两部分...
【摘要】 引言随着深度学习的发展,自动编码器(Autoencoders)成为了一种重要的无监督学习算法。其中,变分自动编码器(Variational Autoencoders,VAEs)作为一种特殊类型的自动编码器,在生成模型、数据压缩和特征学习等领域取得了很大的成功。本文将介绍变分自动编码器的原理和应用,并探讨其在深度学习中的重要性。变分自动...
变分自动编码器(Variational Autoencoder,简称VAE)是一种基于概率编码的生成模型,在无监督学习中得到了广泛应用。与传统的自动编码器相比,VAE通过引入概率分布来建模隐藏层的表示,同时还具备生成新样本的能力。本文将介绍变分自动编码器的原理、结构、训练方法以及在实际应用中的应用场景。