公式(2)是VAE的核心公式,我们接下来分析一个这个公式。 公式的左边有我们的优化目标P(DX),同时携带了一个误差项,这个误差项反映了给定DX的情况下的真实分布Q与理想分布P的相对熵,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...
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...
在变分自编码器(VAE)中, P(x) 是数据 x 的边际概率分布,它反映了生成模型生成数据 x 的概率。具体来说: P(x)=∫P(x|z)P(z)dz - 编码器是另一个神经网络,它接收数据 x 作为输入,并输出潜在变量 z 的近似后验分布 q(z|x)。编码器通过学习 q(z|x) 来近似 P(z|x),从而帮助优化模型。 -...
latent_dim):super(VAE,self).__init__()self.encoder=nn.Sequential(nn.Linear(input_dim,hidden_dim),nn.ReLU(),nn.Linear(hidden_dim,2*latent_dim))self.decoder=nn.Sequential(nn.Linear(latent_dim,hidden_dim),nn.ReLU(),nn.Linear(hidden_dim,input_dim),nn.Sigmoid())defreparameterize(self,mu...
变分自动编码器(Variational Autoencoder,简称VAE)是一种基于概率编码的生成模型,在无监督学习中得到了广泛应用。与传统的自动编码器相比,VAE通过引入概率分布来建模隐藏层的表示,同时还具备生成新样本的能力。本文将介绍变分自动编码器的原理、结构、训练方法以及在实际应用中的应用场景。
变分自编码器(Variational auto-encoder,VAE)是一类重要的生成模型(generative model),它于2013年由Diederik P.Kingma和Max Welling提出。 这里有一些使用VAE好处,就是我们可以通过编码解码的步骤,直接比较重建图片和原始图片的差异,但是GAN做不到。 假设,给定一系列猫的照片,我希望你能够对应我随机输入的一个n维向量,...
重构损失衡量 VAE 的解码器 pθ(x∣z)pθ(x∣z) 从潜在变量 zz 还原原始数据 xx 的质量。这样重构损失和 Auto-Encoder 的思路一致了,通过隐变量后,输出和输入尽量一致。参考下图。图9: 如何最大化 LbLb 的第一部分?来源于李宏毅的人工智能课程 ppt...
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...
4200 1 20:10 App 变分自编码器-Variational Autoencoders-数学解释 360 -- 28:18 App 【公式推导】条件流匹配CFM:证明FM和CFM的目标关于参数的梯度一致【3.2节】【定理2】 1527 -- 20:52 App 3.1 从条件概率路径pt(x|x1)和条件向量场ut(x|x1)构造pt和ut【公式推导】 1565 1 21:40 App 【公式推导...