具体的实现代码,我实现在了这里: https://github.com/vaxin/TensorFlow-Examples/blob/master/examples/3_NeuralNetworks/variational_autoencoder.py 里面的每一步,都有配合本文章的对照解释。 5. 延伸思考 之所以关注VAE,是从文献[4]引发的,由于视觉早期的概念形成对于之后的视觉认知起了十分关键的作用,我们有理由...
一、基本自编码器(Auto-encoder,AE) 1.1 线性自编码器 1.2 卷积自编码器 1.3 如何训练? 1.4 存在问题 二、降噪自动编码器(Denoising Autoencoder,DAE) 三、变分自动编码器(Variational Autoencoder,VAE) 3.1 提出背景 3.2 VAE生成作用 3.3 VAE的基本架构 3.4 VAE的正向传播 3.5 VAE的损失函数 3.5 VAE的重参数...
一. 前言 变分自编码器(Variational Autoencoder, VAE)发表于 2014 年机器学习顶级会议 ICLR [1],并在 2024 年获得了 ICLR 的时间检验奖(个人认为,时间检验奖的含金量大于最佳论文奖)。这篇论文为当前图像生…
「AI术语」变分自编码器 变分自编码器（Variational Autoencoder，VAE）是机器学习领域用于生成新数据的一种人工神经网络类型。它是一种自编码器，一种用于学习输入数据的有效编码的神经网络。传统的自编码器学习将输入层的数据压缩为短代码，然后将该代码解压为原始数据，而VAE则将问题反过来。VAE不产生单一输出（压缩...
1. VAE 概述 变分自动编码器(Variational autoEncoder,VAE)是生成模型的一种。这些方法的主要目标是从对象的学习分布中生成新的采样数据。2014 年,Kingma et al. [3]提出了这种生成模型,该模型可以从隐变量空间的概率分布中学习潜在属性并构造新的元素。
变分自编码器(Variational Autoencoder,VAE)是一种强大的生成模型,旨在学习输入数据的潜在表示,并能够生成与训练数据相似的新数据样本。VAE结合了深度学习和概率图模型的理念,特别适用于处理如图像和文本等复杂数据。VAE主要由两部分组成:编码器(Encoder)和解码器(Decoder)。
自编码器(Autoencoder)是一种神经网络模型,由编码器和解码器组成。编码器将输入数据压缩成一个潜在空间的表示(即编码),解码器则将这种表示重构为原始数据。 设定: 输入数据为 编码器将 映射到潜在空间中的潜在变量 解码器从 重构出 自编码器的目标是使得输入数据和重构数据之间的差异最小化,通常使用均方误差(MSE...
变分自动编码器(Variational Autoencoder,VAE)是一种生成式人工智能模型,属于自动编码器的一种变体。它可以学习数据的潜在表示,并生成具有多样性的新数据样本。VAE结合了自动编码器和概率图模型的思想,通过最大化观测数据的边缘概率来学习数据的潜在分布,从而实现对数据的生成和重构。本文将对VAE的概念、原理和应用进行...
【全】AIGC 底层技术:变分自编码器 (VAE)(代码+部署) 介绍 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。