变分自编码器(VAE) 与传统AE输出的隐藏层不同,其给隐藏层加了一个约束:迫使隐藏层产生满足高斯分布的变量,即...,我们并不关心AE的输出是什么(毕竟与输入基本相等),我们所关注的是encoder,即编码器生成的东西,在训练之后,encoded可以认为已经承载了输入的主要内容。 自动编码器属于 堆叠式降噪自动编码器
我们可以看到如果不使用KL散度,则跟AE模型差不多。 总结 本文对 Autoencoder (AE) 和variational Autoencoder (VAE) 进行了详细的介绍,它们分别是主要用于数据压缩和数据生成。VAE 解决了 AE 的非正则化潜在空间的问题,这使其能够从潜...
最近学习了VAEGAN,突然对VAE和AE的概念和理解上变得模糊了,于是赶紧搜索资料,重新理解一番。 一:AE 输入的图片数据X经过encoder后会得到一个比较确切的latent code Z,这个Z通过decoder重建出图像X’,我们的损失函数就是X和X’的重建损失值。 AE特点就是: 自动编码器是数据相关的(data-specific 或 data-dependen....
AE仅关注重构误差的最小化。 VAE除了重构误差外,还考虑了潜在变量分布与标准正态分布的差异。 生成能力: AE不具备直接的生成能力,因为它只能根据给定的输入生成对应的输出。 VAE具有强大的生成能力,可以通过从潜在变量的分布中采样来生成新的数据点。 模型复杂度: 由于引入了概率图模型和采样过程,VAE通常比AE更复杂...
VAE 广泛应用于图像生成、异常检测、数据增强等领域。然而,它的训练过程可能较为复杂和不稳定,且 KL 散度项可能导致模型忽视部分输入信息。 对比AE 和 VAE 代码实践 为了深刻理解 AE 和 VAE 的模型结构和训练/评测流程,我们自己动手实现在MNIST 数据集上训练和评测 AE 和 VAE 模型。先看一下最终 AE 和 VAE 的...
VAE最为AE的一种变体,其动机在于将AE改造为一个生成模型。在VAE中我们为了生成新的样本,需要建模数据的真实分布p(x)。VAE避开了直接建模p(x)这个难题,它实际构建了一种从一个给定隐变量的先验分布p(z)到真实数据的分布p(x)的转换。为此,我们首先可以用decoder建模p(x|z)。那么当模型训练完毕后,通过在p(z...
VAE潜在空间可视化显示，相似数据点形成集群，空间类似于单位范数分布，且集群之间无显著间隙。然而，从具有重叠集群区域采样潜在向量时，解码器输出表现为变形数据，且在不同集群间采样时，输出为平滑过渡。综上所述，AE和VAE在数据压缩与生成领域发挥重要作用。AE主要用于数据压缩，而VAE通过引入正则化解决...
AE 也称为自动编码器,它们非常简单,它们所做的只是输入,并尽可能地重现输入。如果我输入数字“2”的照片,则自动编码器应输出完全相同的照片。 这看似简单,毫无意义,但有一些有趣的属性。我们通常不仅有输入和输出层,因为网络只能将像素从输入复制到输出,这是完全没用的。我们通常在输入和输出层之间有一个(或多个...
尝试用卷积AE和卷积VAE做无监督检测,思路如下: 1.先用正常样本训练AE或VAE 2.输入测试集给AE或VAE,获得重构的测试集数据。 3.计算重构的数据和原始数据的误差,如果误差大于某一个阈值,则此测试样本为一样。 对于数据集的描述如下: 本数据集一共有10100个样本,每个样本是1行48列的向量,为了让它变成矩阵,自己...
最近学习了VAEGAN,突然对VAE和AE的概念和理解上变得模糊了,于是赶紧搜索资料,重新理解一番。 一:AE 输入的图片数据X经过encoder后会得到一个比较确切的latent code Z,这个Z通过decoder重建出图像X’,我们的损失函数就是X和X’的重建损失值。 AE特点就是: ...