当Q完全符合理想分布时,这个误差项就为0,而等式右边就是我们可以使用梯度下降进行优化的,这里面的Q(z|DX)特别像一个DX->z的编码器,P(DX|z)特别像z->DX的解码器,这就是VAE架构也被称为自编码器的原因。
VAE结构的通俗解释 为什么需要编码器 q(z∣x) 编码器 q(z∣x) 是 VAE 的第一步,它的任务是猜测输入数据背后的隐变量 z。具体来说,它是一个简单的概率分布,用来近似复杂的 p(z∣x)。但是,引入近似分布 q(z|x) 也不是就万事大吉了,其中故事让我向你娓娓道来: 近似后验分布引入q(z|x) 那肯定有好...
三. 变分自编码器(VAE) 为了克服 AE 无法直接用于生成类任务的问题,VAE 引入了概率分布的概念,将潜在空间建模为一个连续的概率空间。这一设计使得模型能够从潜在空间中采样出潜在表征,并通过解码器生成数据。换句话说,VAE 对潜在空间施加了约束,使其服从特定的分布(如标准正态分布),进而限制了潜在空间的范围。据此...
除了VAE,后续还有很多类似的模型比如条件变分自编码器 (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 VA...
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)。
变分自编码器(Variational Autoencoder, VAE)是一种生成模型,在人工智能生成内容(AI-Generated Content, AIGC)领域中具有广泛的应用。本文将介绍VAE的基本原理、技术细节,并通过代码实例展示其在AIGC中的具体应用。 1. 变分自编码器的基本原理 VAE是Kingma和Welling在2013年提出的一种生成模型,旨在学习数据的潜在表示...
变分自编码器VAE 生成模型如何生成样本 我们现在有一些样本(如图片),想生成更多的样本(图片),应该怎么做呢?最直接的想法是去学习样本的分布 p(X) ,从这个分布 p(X) 采样就可以了,但是真实的样本分布往往是九曲回肠的,很难通过有限的样本直接学出来
二、自编码器 编解码器简述 从PCA 开始谈起 PCA 到 AE 的转变 自编码器有哪些应用? 自编码器的局限性在哪里? 三、变分自编码器 为什么要引入 VAE? VAE 与 AE 的区别? 基础知识回顾 Latent Variable latent variable,隐变量或潜在变量,也称为latent code。
在深入探讨变分自编码器（VAE）的数学原理时，我们首先需要理解其背后的概率模型和贝叶斯推理。这些数学概念为VAE的设计和实现提供了坚实的理论基础。概率模型是一种用于描述和推理不确定性的数学框架，而贝叶斯推理则是通过更新概率分布来处理不确定性的方法。在VAE中，这些概念被巧妙地结合在一起，共同支撑起其生成复杂...
变分自动编码器(VAE)的概念 引言 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...