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 distribution)进行匹配来执行变分推理。 将聚合后...
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...
Adversarial Autoencoders的核心仍然是利用一个生成器G和一个判别器D进行对抗学习,以区分real data和fake data,但是差别在于这里需要判别真假的data并不是自然图像,而是一个编码向量z,对应的real data和fake data分别由autoencoder中的encoder和一个预定义的随机概率分布生成,最后用于image generation的网络也并非是之前的...
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...
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” ...
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...
# The autoencoder network def encoder(x, reuse=False): """ Encode part of the autoencoder :param x: input to the autoencoder :param reuse: True -> Reuse the encoder variables, False -> Create or search of variables before creating :return: tensor which is the hidden latent va...
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 ...
[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 ...