你也可以试着用Python和PyTorch实现一个简单的VAE,亲手体验从数据到生成的魔法过程。 结语:一篇改变游戏规则的论文 回到我们最初的比喻,VAE就像一个学会了“猫咪本质”的画家。它通过观察、压缩和创造,让我们看到了数据的另一种可能性。而Kingma和Welling的《Auto-Encoding Variational Bayes》,正是这幅画卷的蓝图。
引用: Kingma D P , Welling M .Auto-Encoding Variational Bayes[C]//International Conference on Learning Representations.Ithaca, NYarXiv.org, 2013. 论文链接: [1312.6114] Auto-Encoding Variational Bayes 代码链接: GitHub - AntixK/PyTorch-VAE: A Collection of Variational Autoencoders (VAE) in PyTor...
PyTorch implementation ofAuto-Encoding Variational Bayes, arxiv:1312.6114 Installation $ git clone https://github.com/kuc2477/pytorch-vae && cd pytorch-vae $ pip install -r requirements.txt CLI Implementation CLI is provided bymain.py Usage ...
Auto-Encoding Variational Bayes (VAE原文)、变分推理 变分自动编码器的大致概念已经理解了快一年多了,但是其中的数学原理还是没有搞懂,在看到相关的变体时,总会被数学公式卡住。下决心搞懂后,在此记录下我的理解。 公式推导——变分下界 这篇文章提出一种拟合数据集分布的方法,拟合分布最常见的应用就是生成模型。该...
“Auto-Encoding Variational Bayes”的PyTorch实现为什么涉及乱数？论文在这里 ，PyTorch样例 中有如下代码...
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Each network layer name here corresponds to a function in PyTorch 2.1. The View() function is a custom function that converts vectorized data back to the original image dimensions. The network has a total of 379,397 parameters, with 195,908 parameters in the encoder and 183,489 parameters ...