于是我们去优化ELBO,相当于去maximize似然函数的下界,那么我们也间接地maximize 这个似然函数(是的,Variational Autoencoder本质上还是在去最大化似然函数)这也就是我们为什么要最大ELBO的原因。 然后这个ELBO也可以写为: ELBO(θ,ϕ)=−Ez∼qϕ(z∣x)[logPθ(x∣z)]+KL[qϕ(z∣x)‖P(z)] ...
因为我在学习神经网络的时候老是搞不清楚VAE在做什么,读相关论文的时候也确实遇到了非常多的困难,因此干脆把这篇经典论文好好读一遍,并写一篇学习笔记来记录一下,以方便后续的复习和回顾。 什么是自编码器(AutoEncoder)? 在计算机应用的过程中,我们常常会面临这样的一些问题,我们有一些高维的数据,一张图片,甚至是...
这个就称之为Stochastic Gradient Variational Bayes (SGVB),其中: image.png 一般来说,式3中的散度项可以整体估计,因此只有重建误差的期望 image.png 需要采样估计。散度项可以被看做是调整参数φ使后验估计接近先验分布,式3可以转成如下形式: image.png 这种形式比6的参数数量少。 mini-batch版本如下: image.png...
Auto-Encoding Variational Bayes(VAE)粗浅的理解 VAE作为生成模型的一种,能够通过改变latent space 来生成和训练时不一样的样本。 而这种能力,Auto-Encoder (AE)是做不到的,因为如果不对latent space 的生成进行约束,仅仅是对输出的结果进行约束。那么最终,对于不同的样本输入,得到的latent space 是完全不同的,这...
Auto-Encoding Variational Bayes Kingma D P, Welling M. Auto-Encoding Variational Bayes[J]. arXiv: Machine Learning, 2013. 主要内容 自编码, 通过引入Encoder和Decoder来估计联合分布 , 其中 表示隐变量(我们也可以让 为样本标签, 使得Encoder成为一个判别器)....
Autoencoding Variational Bayes(以下简称AEVB)是一种用于生成模型的无监督学习方法,它结合了深度学习中的自编码器(autoencoder)和变分推断(variational inference)的思想。本文将逐步解释AEVB的原理。 首先,我们来介绍一下自编码器。自编码器是一种神经网络模型,用于学习输入数据的低维表示。它由两部分组成:编码器和解...
【论文笔记】Auto-Encoding Variational Bayes 可观测且不会变化的。一个是联合分布,一个是条件概率分布。qϕ(z∣x)q_{\phi}(\mathbf{z}|\mathbf{x})qϕ(z∣x):估计出来的后验分布pθ(z∣x)p_\theta(\mathbf{z}|\mathbf{x})pθ(z∣x):真实但难以计算的后验分布 那么显然其中的 ϕ\phiϕ...
Auto-Encoding Variational Bayes 公式推导及代码 变分自动编码器(VAE)用于生成模型,结合了深度模型以及静态推理。简单来说就是通过映射学习将一个高维数据,例如一幅图片映射到低维空间Z。与标准自动编码器不同的是,X和Z是随机变量。所以可以这么理解,尝试从P(X|Z)中去采样出x,所以利用这个可以生成人脸,数字以及...
Auto-Encoding Variational Bayes[J]. arXiv: Machine Learning, 2013.主要内容自编码, 通过引入Encoder和Decoder来估计联合分布p(x,z)p(x,z), 其中zz表示隐变量(我们也可以让zz为样本标签, 使得Encoder成为一个判别器).在Decoder中我们建立联合分布pθ(x,z)pθ(x,z)以估计p(x,z)p(x,z),在Encoder中...
Second paper:《Auto-encoding Variational Bayes》自编码变分贝叶斯的阅读笔记,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。