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...
3.3 VAE的基本架构 与普通自动编码器一样,变分自动编码器有编码器Encoder与解码器Decoder两大部分组成,原始图像从编码器输入,经编码器后形成隐式表示(Latent Representation),之后隐式表示被输入到解码器、再复原回原始输入的结构。然而,与普通Autoencoders不同的是,变分自用编码器的Encoder与Decoder在数据流上并不是相...
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…
(Conditional VariationalautoEncoder),生成对抗编码器(VAEGAN)等等,这个领域的不断发展也带了更更好的生成类模型,感兴趣的同学可以去搜一搜论文,或者直接运行 MATLAB 中的实例跑一跑,修改参数做一些实验,或许下一个发明 VAE 的人就是你。 Reference: 1. Bishop, C.M., ...
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（压缩代码），而是产生可能输出的...
非监督学习是机器学习中一类无需标签信息的学习任务。自动编码器（Autoencoder）和变分自编码器（Variational Autoencoder，VAE）是两种常见的非监督学习方法，它们通常用于学习数据的有效表示。自动编码器（Autoencoder）:结构：自动编码器由编码器（Encoder）和解码器（Decoder）两部分组成。编码器将输入数据映射到潜在空间...
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...
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...
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...