变分自编码器由编码器和解码器两部分组成，编码器将输入数据映射到潜在空间，解码器则从潜在空间生成数据样本。变分自编码器的损失函数包括重构损失和潜在变量分布的KL散度两部分，保证了生成样本的多样性和准确性。变分推理 通过引入变分推理技术，变分自编码器能够学习数据样本的潜在分布，并生成更加真实、多样的数据样本...
变分自编码器的原理 VAE的直观理解如下图所示: 我们先根据图中的流程简述一下VAE的技术原理: 首先编码器模块将输入图像转换为表示潜在空间中的两个参数:均值和方差,这两个参数可以定义潜在空间中的一个正态分布 然后从这个正态分布中进行随机采样 最后由解码器模块将潜在空间中的采样点映射回原始输入图像,从而达到...
首先,我们需要了解自编码器的基本概念。自编码器是一种无监督学习模型,通常由编码器和解码器两部分组成。编码器将输入数据映射到一个低维隐变量空间,而解码器则从低维隐变量空间重建输入数据。自编码器的目标是使重建的数据尽可能与原始输入数据相似。 VAE的扩展 VAE是自编码器的一种扩展,它引入了概率分布的概念来...
编码器的作用是将输入特征空间中的向量压缩到隐藏特征空间中得到隐藏变量z ,而解码器则是将隐藏特征空间的表示恢复到原有的输入空间中。在训练过程中,为了确保编码有效,我们可以通过将decoder的输出与样本输入,并进行反向梯度传播来更新参数。 变分自编码器的目标函数 假设我们想生成一组独立同分布(i.i.d)的数据 X...
变分自编码器是近些年较火的一个生成模型,我个人认为其本质上仍然是一个概率图模型,只是在此基础上引入了神经网络。本文将就变分自编码器(VAE)进行简单的原理讲解和数学推导。 论文:https://arxiv.org/abs/1312.6114 视频:https://www.bilibili.com/video/BV1op421S7Ep/ ...
换个角度看变分下界 变分自编码器从结构上是对每个样本生成对应的高斯分布,然后采样进行恢复,首先一般的编码器目标函数是想要重构的X和原来的X差别尽量小,但是由于 是重新采样过的,也就是说方差可以看成是噪声的强度,我们肯定希望噪声越小越好,但是这样就会退化成普通的自编码器,而变分自编码器中(5)式只有当 ...
变分自编码器(Variational Autoencoder,VAE)是一种生成模型,它的实现原理基于深度学习中的自编码器(Autoencoder)和概率图模型的思想。其主要特点是可以对数据进行压缩、降维并生成新的样本。 具体来说,VAE通过引入隐变量(latent variable)来建立一个概率模型,并使用一组相互矛盾的目标函数来训练模型。其中,Encoder部分将...
在自编码器的世界中，编码器f(x)处理数据点𝐱⁽ⁱ⁾，然后生成z⁽ⁱ⁾。解码器g(z)将z⁽ⁱ⁾作为输入，并重建的x̂⁽ⁱ⁾。 自动编码器一般都是在重建损失ℒ(𝐱⁽ⁱ⁾)，平方误差，||x̂⁽ⁱ⁾ − x⁽ⁱ⁾||²下学习。对于 VAE，未观察到的变量 z 可以...
VAE作为一个生成模型,其基本思路是很容易理解的:把一堆真实样本通过编码器网络变换成一个理想的数据分布,然后这个数据分布再传递给一个解码器网络,得到一堆生成样本,生成样本与真实样本足够接近的话,就训练出了一个自编码器模型。那VAE(变分自编码器)就是在自编码器模型上做进一步变分处理,使得编码器的输出结果能对...