依靠海量数据、精心设计的网络架构和智能训练技术,深度生成模型在生成高度逼真的各类内容(如图像、文本和声音)方面展现出了惊人的能力。在这些深度生成模型中,有两个主要框架脱颖而出,值得特别关注: 生成对抗网络(GAN)和变异自动编码器(VAE)。 我们曾深入讨论过GAN,并特别展示了对抗训练如何将生成器和判别器这两个网...
变分自编码器(一):原来是这么一回事 过去虽然没有细看,但印象里一直觉得变分自编码器(Variational Auto-Encoder,VAE)是个好东西。于是趁着最近看概率图模型的三分钟热度,我决定也争取把VAE搞懂。于是乎照样翻了网上很多资料,无一例外发现都很含糊,主要的感觉是公式写了一大通,还是迷迷糊糊的,最后好不容易觉得看懂...
变分自编码器(一):原来是这么一回事 过去虽然没有细看,但印象里一直觉得变分自编码器(Variational Auto-Encoder,VAE)是个好东西。于是趁着最近看概率图模型的三分钟热度,我决定也争取把VAE搞懂。于是乎照样翻了网上很多资料,无一例外发现都很含糊,主要的感觉是公式写了一大通,还是迷迷糊糊的,最后好不容易觉得看懂...
过去虽然没有细看,但印象里一直觉得变分自编码器(Variational Auto-Encoder,VAE)是个好东西。趁着最近看概率图模型的三分钟热度,我决定也争取把 VAE 搞懂。 于是乎照样翻了网上很多资料,无一例外发现都很含糊,主要的感觉是公式写了一大通,还是迷迷糊糊的,最后好不容易觉得看懂了,再去看看实现的代码,又感觉实现代...
【嵌牛导读】近年,变分编码器VAE(Variational Auto-encoder)同GAN一样,成为无监督复杂概率分布学习的最流行的方法。VAE之所以流行,是因为它建立在标准函数逼近单元,即神经网络,此外它可以利用随机梯度下降进行优化。本文将解释重点介绍VAE背后的哲学思想和直观认识及其数学原理。
过去虽然没有细看,但印象里一直觉得变分自编码器(Variational Auto-Encoder,VAE)是个好东西。趁着最近看概率图模型的三分钟热度,我决定也争取把 VAE 搞懂。 于是乎照样翻了网上很多资料,无一例外发现都很含糊,主要的感觉是公式写了一大通,还是迷迷糊糊的,最后好不容易觉得看懂了,再去看看实现的代码,又感觉实现代...
参考: Weng, Lilian. From Autoencoder to Beta-VAE 苏剑林. (Mar. 18, 2018). 《变分自编码器(一):原来是这么一回事》 pytorch 实现参考 总之,VAE 本身是一个解编码的模型,我们假设观测的某个变量 $\mathbf{x}$(比如数
好久没更新了,最近学习过程当中遇到了VAE的模型,之前拜读了 @Gapeng 和变分自编码器(一):原来是这么一回事 - 科学空间|Scientific Spaces两篇文章的介绍,可以说已经比较到位了,但是感觉有些东西还是没理清…
变分自编码器VAE:原来是这么一回事 导语: 过去虽然没有细看,但印象里一直觉得变分自编码器(VariationalAuto-Encoder,VAE)是个好东西。趁着最近看概率图模型的三分钟热度,我决定也争取把VAE搞懂。 于是乎照样翻了网上很多资料,无一例外发现都很含糊,主要的感觉是公式写了一大通,还是迷迷糊糊的,最后好不容易觉得...
变分自编码器vae:原来是这么一回事.doc,变分自编码器VAE:原来是这么一回事 导语:?其实真正的VAE,跟很多教程说的的还真不大一样,很多教程写了一大通,都没有把模型的要点写出来。于是写了这篇东西,希望通过下面的文字,能把VAE初步讲清楚。 过去虽然没有细看,但印象里