如变分自动编码器(variational autoencoders,VAE)或者是重要性权重自动编码器(importance weighted autoencoders)都是采用一个识别网络(基于潜在变量基础上)去预测后验概率。GAN使用对抗训练过程直接塑造网络的输出,如生成时刻匹配网络(generative moment matching networks,GMMN)使用一个时刻匹配损失函数去学习数据的分布。
如果允许指定聚类数目的话,可以看看Deep Embedding Clustering, DEC。这个算法在预训练自动编码器后扔掉了解码器,改用一个启发自t-SNE的损失函数训练编码器。不过这就需要预先指定一定数目的聚类中心。 此外DEC还有个改版IDEC。看了下改动非常小,就是把重建损失和之前的DEC的损失函数加起来而已,对为什么这么做的解释也...
我们引入了一种联合处理这些问题的自动编码器,我们称之为对抗性潜在自动编码器(ALAE)。这是一个通用的架构,可以利用最近对GAN训练程序的改进。我们设计了两个自动编码器:一个基于MLP编码器,另一个基于样式生成器,我们称之为StyleALAE。我们验证了两种架构的解纠缠特性。实验结果表明,StyleALAE不仅可以生成1024×1024的...
变分自编码器 (Variational Auto-Encoder) 本文从应用的角度讲起,变分自编码器 (VAE) 和生成对抗网络 (GAN) 常用来生成数据。首先得说一说自编码器 (auto-encoder) 模型,自编码器有编码器和解码器两部分组成。给定一批原始数据,比如图片或文本序列等,我们将原始数据通过编码器映射成一个隐藏空间的潜在变量,然后再...
CVPR20220-Adversarial Latent Autoencoders - 隐变量对抗自动编码器.pdf,Adversarial Latent Autoencoders Stanislav Pidhorskyi Donald A. Adjeroh Gianfranco Doretto Lane Department of Computer Science and Electrical Engineering West Virginia University, Morgan
1.3 生成式对抗网络 Goodfellow等提出了生成式对抗网络模型。GAN由一组对抗性的神经网络构成(分别称为生成器和判别器),生成器试图生成可被判别器误认为真实样本的生成样本。与其他生成模型相比,GAN的显著不同在于,该方法不直接以数据分布和模型分布的差异为目标函数,转而采用了对抗的方式,先通过判别器学习差异,再引导...
Variational Auto-Encoder(VAE,变分编码器) VAE vs GAN(VAE方法的缺陷) Can Discriminator generate?(判别器能否自己生成图片) Discriminator Discriminator - Training Generator v.s. Discriminator(单纯的生成器和单纯的判别器的对比) Generator + Discriminator ...
GAN的第一层以统一的噪声分布Z作为输入,可以称为完全连接,因为它只是一个矩阵乘法,但结果被重新整形为四维张量并用作卷积栈的起点。对于鉴别器,最后的卷积层被抖动,然后被馈送到单个sigmoid输出中。有关示例模型体系结构的可视化,请参见图1。 Third is Batch Normalization (Ioffe & Szegedy, 2015) which ...
T2V:Text to Video,结合了可变自动编码器(VAE)和生成对抗网络(GAN)。T2V依赖于两种类型的功能,静态功能和动态功能来生成视频。称为“要点”的静态特征用于绘制文本背景色和对象布局结构。另一方面,通过将输入文本转换为图像滤波器来考虑动态特征,最终形成由三个纠缠神经网络组成的视频发生器。生成的视频在语义上与文...
Which of the following phrases are true artificial neural networks used in machine Learning? 下列用于哪些是真正用于机器学习的人工神经网络? A、Bayes Network 贝叶斯网络 B、Convolutional neural network 卷积神经网络 C、Deep auto-encoder 深度自动编码器 D、Lo