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,这使其能够从潜在空间中随机采样的向量生成数据。以下是 AE和VAE的关键点...
添加非线性(例如非线性激活函数和更多隐藏层)使 AE 能够在较低维度上学习相当强大的输入数据表示,而信息丢失要少得多。 Variational AutoEncoders - VAE 变分自编码器(VAE)解决了自编码器中非正则化潜在空间的问题,并为整个空间提供了生成能力。 AE 中的编码器输出潜在向量。VAE的编码器不输出潜空间中的向量,而是...
更强大的应用场景:随着Autoencoder和Variational Autoencoder的发展,它们将被应用于更多的领域,例如生成对抗网络(GANs)、图像生成和修复、自然语言处理(NLP)等。 解决模型解释性的挑战:Autoencoder和Variational Autoencoder的模型解释性可能受到限制,因为它们是基于深度学习的。因此,研究人员需要开发更好的模型解释性方法,以...
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,这使其能够从潜在空间中随机采样的向量生成数据。以下是 AE和VAE的关键点总结: 自编码器 (AE) 变分自编码器 (VAE)...
Autoencoder 和 Variational Autoencoder 都用于将数据从高维空间转换到低维空间,从本质上实现压缩。 Autoencoder - AE 自编码器(AE)用于学习对给定网络配置的无标记数据的有效嵌入。自编码器由两部分组成,编码器和解码器。 编码器将数据从高维空间压缩到低维空间(也称为潜在空间),而解码器则相反,即将潜在空间转换...
MNIST上训练的AE无法运用到其他数据集上,想找到一个能够对所有图片都成功运行的AE需要构造一个足够强大的数据集,这个数据集是所有图片分布相同。否则AE只能在一部分图片上运行,想象一下,一个编码器只能作用在一部分图片上,这可太难受了。 总结:AE的设计思路很有意思,将一些经典结构理解成一个工作模块,通过不同模块...
要回答什么是 Variational AutoEncoder ,要先讲什么是 AutoEncoder。 AE 由两部分组成:编码器和解码器。 编码器和解码器可以看成两个 function: 编码器用于将高维输入(例如图片)映射到它的 latent representation (中文应该是潜在表示 ?) 解码器会将潜在向量作为输入来创建高维输出,例如生成的图片。 在深度学习中,...
自动编码器（AE）由编码器与解码器组成，前者将高维数据压缩至低维潜在空间，后者则将潜在空间数据还原回高维空间。潜在空间的维度大小、层数、类型和大小等参数可调，通常，潜在空间维度小于输入空间维度时，AE实现数据压缩。解码器通常采用编码器中近似互补的层组成，顺序相反。通过在编码器和解码器之间训练...
2. Variational Autoencoders 为什么我们需要Variational Autoencoders? Variational Avtoencoder的最大好处是特能够通过原始数据产生新的数据。而传统的Auto encoder只能够通过原始数据产生相似的数据。 主要思想: 它先学习所有的样本的分布,然后根据这个分布随机产生新的样本。
将传统神经网络结构融入AutoEncoder中，如卷积神经网络、循环神经网络和长短期记忆网络，以适应特定任务的需求。Variational AutoEncoder：2014年由Kingma等人提出，将输入映射到正态分布的抽象特征，通过分布生成抽象特征，再结合decoder实现重构。VAE提供了一种结合概率图模型的思路，提高了模型的鲁棒性，后续出现...