而基于图嵌入的高斯混合变分自编码器的深度聚类(DGG)模型可以看做在VAE的基础上结合了高斯混合模型与图嵌入来完成聚类过程,公式推导中同样增加了表示类别的变量c,同时,目标函数后面加了一项图嵌入的约束项。比起VaDE来说,可以理解为多了一个约束项——图嵌入,当然目标函数还是有所不同。 下面主要介绍DGG模型目标函数...
VAE和自动编码器之间的主要区别在于VAE是一种可以提供校准概率的随机生成模型,而自动编码器是一种没有概率基础的确定性判别模型。 这是显而易见的,因为VAE模拟分布的参数,如上所述。 反向传播用于训练VAE。 由于等式(7)的第二项应通过蒙特卡罗方法计算,因此必须使用蒙特卡罗梯度法。 然而,众所周知,用于优化变分下界...
针对现有高光谱图像变分自编码器(variational autoencoder,VAE)分类算法存在空间和光谱特征利用效率低的问题,提出一种基于双通道变分自编码器的高光谱图像深度学习分... 刘遵雄,石亚鹏,彭潇雨,... - 《计算机工程与应用》 被引量: 0发表: 2022年 不平衡样本下基于变分自编码器预处理深度学习和DGA的变压器故障诊断...
2.利用特定类别多模态先验的思想来实现VAE:该方法可以保障潜在空间按类别很好地分开,使得通过传输向量的剩余元素找到相应类别的模态。假设每个维度在潜在空间中是独立的,并且每个元素都被训练为投影到特定于类别的多模态分布上,即训练网络进行元素分类聚类。通过寻找包含不完全潜在变量部分元素的正确模式,从插补的过程中恢...
风电和光伏随机场景生成的条件变分自动编码器方法 提出了一种基于条件变分自动编码器(variational autoencoder,VAE)的风电光伏出力随机场景生成方法,较已有概率方法,所提方法可无监督地学习风电,光伏训练数据的时间,... 王守相,陈海文,李小平,... - 《电网技术》 被引量: 1发表: 2018年 加载更多研究...
2.利用特定类别多模态先验的思想来实现VAE: 该方法可以保障潜在空间按类别很好地分开,使得通过传输向量的剩余元素找到相应类别的模态。假设每个维度在潜在空间中是独立的,并且每个元素都被训练为投影到特定于类别的多模态分布上,即训练网络进行元素分类聚类。通过寻找包含不完全潜在变量部分元素的正确模式,从插补的过程中...
2.利用特定类别多模态先验的思想来实现VAE: 该方法可以保障潜在空间按类别很好地分开,使得通过传输向量的剩余元素找到相应类别的模态。假设每个维度在潜在空间中是独立的,并且每个元素都被训练为投影到特定于类别的多模态分布上,即训练网络进行元素分类聚类。通过寻找包含不完全潜在变量部分元素的正确模式,从插补的过程中...
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2.利用特定类别多模态先验的思想来实现VAE:该方法可以保障潜在空间按类别很好地分开,使得通过传输向量的剩余元素找到相应类别的模态。假设每个维度在潜在空间中是独立的,并且每个元素都被训练为投影到特定于类别的多模态分布上,即训练网络进行元素分类聚类。通过寻找包含不完全潜在变量部分元素的正确模式,从插补的过程中恢...
而基于图嵌入的高斯混合变分自编码器的深度聚类(DGG)模型可以看做在VAE的基础上结合了高斯混合模型与图嵌入来完成聚类过程,公式推导中同样增加了表示类别的变量c,同时,目标函数后面加了一项图嵌入的约束项。比起VaDE来说,可以理解为多了一个约束项——图嵌入,当然目标函数还是有所不同。