传统VAELDM中的VAE 目的作为一个生成模型作为一个自动编码器 Latent压缩为单个向量压缩为a*b个向量 重构损失平方误差平方误差 + Perceptual损失 + 对抗损失 正则项完整的KL散度项弱化的KL散度项 正则项的目的让VAE能够成为一个生成模型让L … 阅读全文 ...
自编码器与变分自编码器(VAE) 变分自编码器(一):原来是这么一回事 变分自编码器(三):这样做为什么能成? 变分自编码器(四):一步到位的聚类方案 变分自编码器(五):VAE + BN = 更好的VAE 变分自编码器(六):从几何视角来理解VAE的尝试 变分自编码器(七):球面上的VAE(vMF-VAE) 变分自编码器(八):估计...
苏剑林 IP 属地广东 苏剑林数学、python、数据挖掘、天文 他关注的人关注他的人 2024 诺贝尔物理学奖授予人工神经网络机器学习,为什么会颁给 AI 领域? 2024-10-08 10:231,254 个回答3,290 个关注 为什么vae效果不好,但vae+diffusion效果就好了?
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最近看VAE和VQ-VAE，感觉苏神是讲得最好的，既有数学推导，又基于intuition，而且可以带着读者从不同...
最近在看苏神的VAE系列，讲得由浅入深，简洁易懂。我相信任何一个有一点基础的人都可以通过他的博客在...
后来读研了要做VAE，也是看他的文章入门，最后靠VAE水了篇论文勉强达到毕业条件。现在准备工作了，依然...