作者发现使用软内省架构的VAE(Soft-Introspective VAE)取得了最佳结果,这种架构已被证明具有比传统VAE更高的输出分辨率。这个模型的目标函数除了传统VAE的重建损失和KL散度外,还融入了类似于生成对抗网络(GANs)的对抗性损失,但它是通过内省方式训练的。在SI-VAE架构中,编码器充当隐式的“鉴别器”,通过赋予真实样本和生...
该论文将变分自编码器(Variational Autoencoders,VAEs)扩展到协同过滤,主要的贡献有: 一是引入了多项式似然函数的生成式模型,并利用贝叶斯推理进行参数估计; 二是调整了VAE的目标函数。 3. 模型 给定用户集合u\in \{1,...,U \},物品集合i \in \{1,...,I \},用户和物品间的交互矩阵是一个点击矩阵\...
Variational Auto-Encoder 我们平常的编码器可以对数据进行压缩,降噪之类的一些处理,但是实际上不能来生成任意数据。 而VAE就可以,它可以直接通过模型生成隐变量z,并且z是及含有数据信息又含有噪声的,所以可以无穷无尽的生成数据 [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传 这是一个重要的生成...
(VAE) to learn the distribution of MR image patches, which models the high-dimensional distribution by a latent parameter model of lower dimensions in a non-linear fashion. The proposed algorithm uses the learned prior in a Maximum-A-Posteriori estimation formulation. We evaluate the proposed ...
在这项研究中,研究团队开发了一种基于变分自编码器(VAE)的深度学习方法,命名为天然产物化合物变分自编码器(NP-VAE),用于处理像天然化合物这样具有复杂分子结构的化合物,并获取能够投射大型分子结构的化学潜在空间。NP-VAE是一种基于图的VAE,它结合了有效地将化合物结构分解成片段单元并将它们转换成树结构的算法,...
论文地址:http://arxiv.org/abs/1312.6114 时间: 2013 作者: Diederik P. Kingma, 阿姆斯特丹大学 引用量: 24840 1 读后感 VAE 变分自编码(Variational Autoencoder)是一种生成模型,它结合了自编码器和概率图模型的思想。它的目标是:解决对复杂性高,且量大的数据难以拟合的问题。具体方法是:使用基于变分推理的原...
本文我们继续之前的变分自编码器系列,分析一下如何防止 NLP 中的 VAE 模型出现“KL 散度消失(KL Vanishing)”现象。本文受到参考文献是 ACL 2020 的论文A Batch Normalized Inference NetworkKeeps the KL Vanishing Away[1]的启发,并自行做了进一步的完善。
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（VAE）作为一种生成模型，能够有效地在潜在空间中进行数据建模，因此在AI论文的生成过程中展现出了巨大的应用潜力。利用VAE的潜在空间表示，模型不仅可以捕捉到论文中各种复杂的语义关系，还能够生成符合语法和逻辑的学术内容。在生成AI论文时，VAE的编码器首先将输入的论文摘要、引言或其他部分转化为潜在...