VAE,全称变分自编码器(Variational Autoencoder),是一种强大的生成模型,广泛应用于深度学习领域。它结合了自编码器(Autoencoder)和概率图模型的思想,能够学习数据的潜在表示,并生成新的数据样本。 为了更好地理解VAE,我们将从以下几个方面进行阐述: 1. 自编码器(Autoencoder)回顾: 在理解VAE之前,先简单回顾一下自...
VAE的全称为Variational Auto-Encoder(变分自编码器)。从名字就可以看出它相当于是一种自编码器,即包含了编码器encoder和解码器decoder两部分,如下图所示。自编码器之所以能够成功的原因在于一张图片的大体信息可以通过压缩得到,但由于在压缩的过程中可能会丢失一些细节信息,所以导致解压后图像模糊,质量不高。 VAE与自...
VAE,全称为变分自编码器,是一种结合了自编码器(AE)和变分推断的生成模型。传统的自编码器通过编码器将输入数据压缩成低维表示(潜在空间),再通过解码器重构出原始数据。而VAE则在潜在空间引入了随机性,使得模型能够学习到数据的分布,进而生成新的样本。 VAE的工作原理 1. 编码器:映射到潜在空间 VAE的编码器不仅像...
Variational Auto-encoder(VAE)变分自编码器,是无监督复杂概率分布学习的最流行的方法之一。 VAE的最大特点是模仿自动编码机的学习预测机制,在可测函数之间进行编码、解码。同GAN类似,其最重要的idea是基于一个令人惊叹的数学事实: 对于一个目标概率分布,给定任何一种概率分布,总存在一个可微的可测函数,将...
变分自编码器（VAE）的全称是Variational Auto-Encoder，它在自编码器的基础上进行了一系列改进，以增强模型的生成能力和可控性。自编码器由编码器（encoder）和解码器（decoder）两部分组成，主要用于图像压缩和复原。与普通自编码器相比，VAE在编码后隐变量Z的生成方式采用正态分布，而非直接生成确定值。...
简单来说,VAE 的本质就是利用两个编码器分别计算均值和方差,然后利用解码器来重构真实样本,模型结构大致如下: 2.2 VGAE 我们再来看一下变分图自编码,先来看下框架: 其中,X 为节点的特征矩阵,A 为邻接矩阵,先利用后验概率得到隐变量 Z,再用隐变量重构邻接矩阵 A。
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文章目录 详解变分自编码器——VAE VAE的目标 模型结构 原理推导 重参数技巧 详解变分自编码器——VAE VAE全称(Variational Auto-Encoder)即变分自编码器。是一个生成模型。 了解VAE之间,我们先简单了解一下自编码器,也就是常说的Auto-Encoder。 Auto-Encoder包括一个编码器(Encoder)和一... 查看原文 Auto-...
VAE, 全称Variational Autoencoder, 可以看出它是autoencoder的一种. autoencoder主要用来提取特征, 重构出和原来的数据. 这里VAE是变分自编码器, 变在哪里呢?下面举个例子. 假如目前天上有一个月亮, 还有一个和月亮差不多的星星. 他们都会随着时间变化, 有时候不太容易分清楚到底哪个是月亮, 哪个是星星. 那么我...