因此,变分自动编码器允许我们学习输入数据的平滑潜伏状态表示。为了训练 VAE,我们使用两个损失函数:重建损失和另一个是KL 散度。虽然重建损失使分布能够正确描述输入,但通过只关注最小化重建损失,网络学习的分布非常窄,类似于离散的潜在属性。KL 散度损失阻止网络学习窄分布,并试图使分布更接近单位正态分布。 总结的损...
(y,z) ,模型训练的目标为为最大化该分布的置信下界 \text{ELB} ,即 \ln p_{\theta,\psi}(x,y)\geq \mathbb{E}_{z\sim q_{\phi}(z|x)}(\ln p_{\theta}(x|y,z))-\beta D_{KL}(q_{\phi}(y,z|x),p_{\psi}(y,z)) ,其中 q_{\phi} 和p_{\theta} 分别对应的VQ-VAE的...
其中h 表示隐藏层,i 表示小批量中的图像,a 表示激活。 KL-散度:在本例中,我们一次考虑一组样本的激活,而不是像 L1 损失法那样对它们求和。我们限制了每个神经元在这个集合上的平均激活。将理想分布视为伯努利分布,我们将KL散度包括在损失中,以减少激活的当前分布与理想(伯努利)分布之间的差异: 收缩式自动编码器...
1.2 特定应用约束(KL散度在不同应用中作用) 1.3 应用领域及表现 二、准备工作 2.1 VAE存在问题 2.2 改进方法 2.3 ControlVAE引入 三、ControlVAE模型 3.1 模型原理 3.2 ControlVAE的PI参数设定(/) 3.3 ControlVAE 期望散度值(set point)设定 3.4 PI控制算法总结 3.5 ControlVAE的应用 四、实验 4.1 语言建...
我们可以看到如果不使用KL散度,则跟AE模型差不多。 总结 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...
如果 和 分布非常接近,那么 。回过头看上面的Loss function就很好理解了,因为我们需要minimize loss,而且要求 分布趋近于 分布,而KL散度的作用正好是计算两个分布的相似程度 下面简述KL散度的公式推导。假设 和 均是服从 和 的随机变量的概率密度函数,则
KL -散度(相对熵):本质上,KL散度是两个概率分布差异的度量。我们可以定义一个参数ρ稀疏,它表示一个神经元在样本集合上的平均激活。这种期望可以计算为,下标j表示表示层h中特定的神经元,对m个训练观察的表征x的激活求和。本质上,通过限制一个神经元在样本集合上的平均激活,我们鼓励神经元只对观测的一个子集进行...
通过将D_KL加入到AutoEncoder的目标函数中,即可实现对神经网络稀疏性的约束。另外,还有一种方法就是对神经网络各层的输出加入L1约束。 CNN/LSTM AutoEncoder 其实无论是Convolutional Autoencoder[6]、 Recursive Autoencoder还是LSTM Autoencoder[7]等等,思路都是将传统NN网络的结构融入到AutoEncoder中。
生成模型(Generative Model)这一概念属于概率统计与机器学习,是指一系列用于随机生成可观测预测数据得模型。简而言之,就是 “生成” 的样本和 “真实” 的样本尽可能地相似。生成模型的两个主要功能就是学习一个概率分布 P m o d e l ( X ) P_{model}(X) Pmodel(X)
为了在学习输入样本表示时得到稀疏的高维抽象特征表示，Ng等人引入稀疏约束，通过控制正则项来迫使encoder的各层只有部分神经元被激活。具体实现中，通过KL散度衡量神经元被激活的概率与期望概率之间的差异，或对神经网络各层输出加入L1约束来实现稀疏性。将传统神经网络结构融入AutoEncoder中，如卷积神经网络（...