同时VAE拥有其他自编码器不具备的功能,数据生成,在自动编码器家族当中,大部分架构都只能够实现“数据改良”,即在输入数据上进行修改,真正能够实现数据生成的其实只有变分自动编码器这一类,因此在整个自动编码器家族中,只有变分自动编码器可以被称之为“生成模型”。
变分自编码器(VAE) 标准的自编码器将输入映射到潜在空间中的单个点。然而,VAE的编码器输出概率分布的参数(均值和方差)。模型从这个分布中采样一个点,然后将其输入到解码器中。 我们使用ELBO作为损失函数。 VAE存在后验崩溃的问题:模型中的正则...
通过最小化上述损失函数,可以训练出能够有效适配到原始数据分布的最优解码器,由于 VAE 将潜在空间的概率分布约束为接近标准正态分布,因此可以从标准正态分布中随机采样一个表征数据,利用训练好的解码器即可生成与原始数据分布相似的新数据。这种方法不仅可以确保生成数据的分布接近于原始数据的分布,而且通过从标准正态分...
变分自编码器(Variational Autoencoder, VAE)是一种生成模型,通过学习数据的隐空间表示(latent space),能够生成与训练数据分布相似的新样本。与传统自编码器不同,VAE 在编码和解码过程中引入了概率模型,可以生成更具多样性和连续性的样本。 应用使用场景 图像生成:生成高质量的图像。 图像重建:对损坏或部分缺失的图像...
。这样随机采样就不用参与梯度下降了,只需要更新采样的结果。图 4 的示例代码展示了如何从 encoder 中采样并且进行重参数技巧: Fig. 4. Sampling function in the MATLAB example. 5. 维度对 VAE 的影响 在变分自编码器中,隐变量空间的维度(dimensionality)是一个非常重要的变量,在一般的编码器(AE)中,这个变量...
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/ ...
变分自编码器(Variational Autoencoder,VAE)是一种生成模型,它结合了变分推断和自编码器的思想,能够学习数据的潜在分布。与传统的自编码器不同,VAE在编码过程中加入了随机性,可以生成新样本,这使得它在图像生成、文本生成等领域具有广泛的应用。 VAE的基本原理 ...
▍构建变分自动编码器模型(VAE) 我们将使用变分自动编码器将具有388个项目的时间序列向量的维度降低到二维点。 自动编码器是用于压缩数据的无监督算法。它们是由一个编码器、一个解码器和一个丢失函数构成,用于测量压缩和解压缩数据表示之间的信息丢失。 该编码器模型具有: ...
变分自编码器(Variational Autoencoder,简称VAE)是一种生成模型,主要用于学习数据的有效编码,并能从这些编码中生成新的数据样本。下面是变分自编码器的Python代码示例及其详解: ```python import tensorflow as tf from tensorflow import keras from import layers 定义编码器 def encoder(input_dim): model = () ...