例如,变分自动编码器(VAE)或重要性加权自动编码器使用识别网络来预测潜在变量的后验分布,生成对抗性网络(GAN)使用对抗训练程序通过反向传播。 而对抗自编码器(AAE)是一种可以将自动编码器转换为生成模型的通用方法。自动编码器训练有双重目标 - 传统的重建误差标准和对抗训练标准,它将自动编码器潜在表示的聚合后验分布与任意先验分布相匹配。AAE
对抗自编码器:Adversarial Autoencoders 前一篇文章介绍了原始的GAN理论,包括后续提出的能够适用于更高分辨率的DCGAN在内,其模型本质都是训练一个生成器G,然后去不断欺骗一个也在实时更新的判别器D,虽然这个模型框架一定程度上非常好的解决了以往Generative Model需要非常多监督信息的弊端(例如Learning to Generate Chairs...
2、在对抗训练的负阶段:通过one-hot将生成器生成的样本的标签给判别器。这些负样本来自生成器 (d是沿着swiss roll 来生成的) a:显示了使用先验训练的对抗性自编码的潜在表示,先验训练在10k个有标签mnist和40k个无标签mnist样本,在10个混合的高斯模型上训练。先验中第i个混合惩罚以半监督的方式和第i个类别有关。
在PyTorch中,我们可以使用神经网络模块(如torch.nn.Module)来构建AAE的编码器、解码器和判别器。编码器将输入数据映射到潜在空间,解码器则尝试从潜在空间中重构输入数据,而判别器则负责区分潜在表示的来源。 对抗自编码器的损失函数 AAE的损失函数由两部分组成:重构损失(Reconstruction Loss)和对抗损失(Adversarial Loss)...
对抗自编码器, 以及如何用PyTorch实现对抗自编码器 自编码器实例应用: 被玩坏的神经画风迁移(没办法太典型了) 自编码器实例应用: 用极少label分类MNIST PyTorch实现自编码器 首先我们先回顾一下什么是自编码器 , 然后用PyTorch 进行简单的实现。 1.自编码器 如图所示, 自编码器的输入和输出是一样的, 也就是说...
有没有一个网络结构, 能够把上述任务全搞定呢? 显然是有的, 那就是对抗自编码器Adversarial Autoencoder(AAE). 在本文中, 我们将构建一个AAE,从MNIST数据集中学习里面的笔迹, 然后给定任意的内容, 去生成这个字体的图像。 本系列文章, 专知小组成员Huaiwen一共分成四篇讲解,这是第三篇: ...
对抗自编码器的网络结构主要分成两大部分:自编码部分(上半部分)、GAN判别网络(下半部分)。整个框架也就是GAN和AutoEncoder框架二者的结合。训练过程分成两个阶段:首先是样本重构阶段,通过梯度下降更新自编码器encoder部分、以及decoder的参数、使得重构损失函数最小化;然后是正则化约束阶段,交替更新判别网络参数和生成网络...
自编码器实例应用: 用极少label分类MNIST PyTorch实现对抗自编码器 1.对抗自编码器 常规的Autoencoder长这样: 上回, 我们说, 随意取一个隐变量, 比如 传给解码器, 结果解码器生成不了一个有意义的图像. 这是因为Autoencoder, 其实是在做是哈希(个人理解). 比方说把菜和菜单上的编号对应起来, 那么我们去饭...
如下图所示,对于上述第一种训练一个Encoder的方法,可以采用生成对抗网络的思路进行处理,我们尝试使用训练一个语者分类器,这个分类器就相当于生成对抗网络中的Discriminator,将自编码器的表示中代表内容信息的部分输入到Discriminator中尝试来骗过Discriminator,这样自编码器就会学会将有关语者的讯息放到另外的维度中去,那么...
为了克服这一问题,文献[211]提出了对抗变分自动编码器(AdversarialVariational Auto-encoders,AVAE),将编码器和解码器的中间层作为鉴别器的输入。从本质上说,AVAE是变分自编码(Variational Auto-encoders, VAE)和GAN的结合,它利用了 GAN高质量生成的优势和VAE后验分布学习的优势。然而,利用AVAE构造潜在编码时,仍会...