在本文中,我们提出了“对抗自动编码器(adversarial autoencoder)”(AAE),这是一种概率自动编码器(probabilistic autoencoder),它使用最近提出的生成对抗网络( generative adversarial networks)(GAN)通过将自动编码器的隐藏代码向量的聚合后验与任意先验分布(arbitrary prior distr
甘比[6]和阿里[9]提供了一个优雅的完全对抗的框架,而韦根[47]和AGE [49]率先使用了自动编码的潜在空间,并倡导降低体系结构的复杂性。PIONEER [15]和IntroV AE [20]遵循这一路线,后者在这一类别中提供了最好的世代结果。第4.1节描述了提议的方法与这里列出的方法的比较。 最后,我们很快会提到在表示图像数据分...
1.Naresh1318的代码是靠谱的。而且他写的《A wizard's guide toAdversarial Autoencoders》比论文原文还好懂且详细。我恨不得给他寄锦旗。 但是他只复现到半监督学习,完全没有提到无监督聚类的部分。 yyds! 2.neale的是胡扯,训练方式完全错误 最搞笑的是有人在issue指出后他表示“我觉得这样更好” 坏猫咪 3....
本文来自《Adversarial Autoencoders》,时间线为2015年11月。是大神Goodfellow的作品。本文还有些部分未能理解完全,不过代码在AAE_LabelInfo,这里实现了文中2.3小节,当然实现上有点差别,其中one-hot并不是11个类别,只是10个类别。 本文提出“对抗自动编码器(AAE)”,其本质上是自动编码器和GAN架构的合体,通过将AE隐藏...
对抗变分自编码器(Adversarial Variational Autoencoder, Adversarial VAE)结合了变分自编码器(VAE)和生成对抗网络(GAN)的优势,通过引入对抗训练机制,提升了生成样本的质量和逼真度。与标准VAE不同,Adversarial VAE在优化过程中不仅最小化重构误差和KL散度,还通过对抗损失优化生成样本的分布。DeepSeek作为一款高效的深度学习...
x表示自然图像数据,我们会把它输入一个正常的autoencoder,让encoder对其编码,生成一个latent variable z(这里假设该变量满足概率分布q(z)),然后decoder会尝试对这个latent variable进行解码,重新生成图片数据^xx^,loss函数就是普通autoencoder使用的重构误差函数,linear regression(图片数据为0-255之间)或者logistic regress...
Adversarial Variational Bayes: 统一VAE和GAN 及代码 Adversarial Variational Bayes: Unifying Variational Autoencoders and Generative Adversarial Networks 同多个其他VAE的关系梳理的比较清楚,相关类型介绍各自特点比较好。 code: https://gist.github.com/poolio/b71eb943d6537d01f46e7b20e9225149...
Adversarial Latent Autoencoders Stanislav Pidhorskyi, Donald Adjeroh, Gianfranco Doretto Abstract: Autoencoder networks are unsupervised approaches aiming at combining generative and representational properties by learning simultaneously an encoder-generator map. Although studied extensively, the issues of ...
This section explains how to reproduce the paper "Generative Adversarial Networks and Autoencoders for 3D Shapes". Data preparation To train the model, the meshes in the Shapenet dataset need to be voxelized for the voxel-based approach and converted to SDF point clouds for the point based appr...
[5], which extends generalized denoising auto-encoders [4]: both can be seen as defining a parameterized Markov chain, i.e., one learns the parameters of a machine that performs one step of a generative Markov chain. Compared to GSNs, the adversarial nets framework does not require a ...