3.3、VAE、AAE和GAN的比较 1、AutoEncoder 自编码器是一种特殊的神经网络架构,通过无监督方式训练模型来获取输入数据在低维空间的隐式表达(隐变量)。训练时,自编码器分为编码器和解码器两部分,训练完成后仅使用编码器对数据进行编码,可作为下游任务的特征提取器。 自编码器可以理解成是一个回归任务,用输入数据...
例如,变分自动编码器 (VAE) [Kingma and Welling, 2014, Rezende et al., 2014] 或重要性加权自动编码器 [Burda et al., 2015] 使用识别网络来预测潜在变量的后验分布,生成对抗网络(GAN)[Goodfellow et al., 2014] 使用对抗训练程序通过反向传播直接塑造网络的输出分布,而生成矩匹配网络 (GMMN)[Li et al...
Autoencoder and GANIn this chapter, we will emphasize on computational iterations in autoencoder and GAN (generative adversarial learning). Additionally, we will deeply learn deep learning and interpret how information theory has been applied to the implementations of deep learning models....
GAN 是一种生成模型——它应该学习生成数据集的新样本。 变分自动编码器是生成模型,但普通的自动编码器只是重建它们的输入,不能生成真实的新样本。 https://www.quora.com/What-is-the-difference-between-Generative-Adversarial-Networks-and-Autoencoders https://www.quora.com/What-is-the-difference-between-...
目录Auto-Encoder 定义 形式 目标 示意图 变形 特点 变分自编码器 公式推导 本质 与GAN的区别 Auto-Encoder 定义 定义:Auto-Encoder是一种通过无监督的方式来学习一组数据的有效表示。 形式 形式:原始D维样本->Encoder->M维->Decoder->D维 目标 目标:自编码器的学习 目标是最小化重构误差,即经过Decoder...VA...
前一篇文章介绍了原始的GAN理论,包括后续提出的能够适用于更高分辨率的DCGAN在内,其模型本质都是训练一个生成器G,然后去不断欺骗一个也在实时更新的判别器D,虽然这个模型框架一定程度上非常好的解决了以往Generative Model需要非常多监督信息的弊端(例如Learning to Generate Chairs, Tables and Cars with Convolutional...
VAE和GAN同是生成模型(Generative Models)。而所有的生成模型都是定义在一些潜藏高位空间数据点X的概率分布 ,而生成模型(Generative Models)就是在X附近产生一个差不多接近X的值。如果你想装逼的话,可以这么念:“一个向量在其高维空间 内有一个潜变量,这个能...
生成对抗网络 (GAN) 为什么 Torch 是动态的 GPU 加速运算 过拟合 (Overfitting) 批标准化 (Batch Normalization) 用神经网络如何进行非监督形式的学习. 也就是 autoencoder, 自编码. 压缩与解压 有一个神经网络, 它在做的事情是 接收一张图片, 然后 给它打码, 最后 再从打码后的图片中还原. ...
对抗自编码器的网络结构主要分成两大部分:自编码部分(上半部分)、GAN判别网络(下半部分)。整个框架也就是GAN和AutoEncoder框架二者的结合。训练过程分成两个阶段:首先是样本重构阶段,通过梯度下降更新自编码器encoder部分、以及decoder的参数、使得重构损失函数最小化;然后是正则化约束阶段,交替更新判别网络参数和生成网络...
前一篇文章介绍了原始的GAN理论,包括后续提出的能够适用于更高分辨率的DCGAN在内,其模型本质都是训练一个生成器G,然后去不断欺骗一个也在实时更新的判别器D,虽然这个模型框架一定程度上非常好的解决了以往Generative Model需要非常多监督信息的弊端(例如Learning to Generate Chairs, Tables and Cars with Convolutional...