四、AE与VAE的主要区别 潜在空间表示: AE学习的是一个确定性的潜在空间表示。 VAE学习的是一个概率分布的潜在空间表示。 目标函数: 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,
可见和VAEGAN的区别,一个是取消了loss,另一个是判别器的输入是x,z而不是单独的x...,同时增加了一个判别器的损失项目(判断图片真假) 随后提出了一个VAEGAN的变体,就是判别器的输入有所不同,区别在于判别器的输出为三个类别(生成图像,重构图像,真实图像),这里这么做的目的是为了找出 StarGAN-VC: non-parallel...
因此可以产生出一些新的数据,所以VAE更具有创造性,更偏向于数据生成。 假如我们有M个数据X,Latent code是N维度的,经过AE后训练的好的话,也就是在N为空间上产生了M个点,所以我们只能把这些数据作为压缩降维和取噪,数据集可以通过AE网络参数保存下来,以前我们需要保存M个数据,现在只需要保存对应的latent code和decod...
因而可以满足各种不同需要;VAE乳液能与许多颜料和填料混合,而不会发生凝聚现象;VAE乳液能与许多低分子和高分子水溶性聚合物直接混合,如聚乙烯醇水溶液、聚乙二醇水溶液、淀粉或改性淀粉糊化液、聚丙烯酸钠水溶液、聚马来酸水溶液、聚氧乙烯水溶液、脲醛、酚醛水溶液、羟乙基纤维素、羧甲基纤维素、甲基纤维素水溶液等;...