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...
本文主要是在Understanding Variational Autoencoders (VAEs) | by Joseph Rocca | Towards Data Science基础之上结合本人的一点浅显理解而成,感谢Joseph Rocca大神的无私分享。 VAE的核心思想是把隐向量看作是一个概率分布。具体而言,编码器(encoder)不直接输出一个隐向量,而是输出一个均值向量和一个方差向量,它们刻画...
在这篇博客中,第三种非线性隐变量模型,也是一种生成式模型,即autoencoder,我们将先后介绍deterministic autoencoders和variational autoencoders。 Deterministic Autoencoders 在【Deep Learning:Foundations and Concepts】连续变量的EM算法中,我们介绍了PCA,它首先将数据点x利用线性变换映射到线性流形中,得到隐变量z,然后...
Auto-Encoders与Variational Auto-Encoders 更多参考文章 javascript:void(0) Xi是input,重建的过程是使loss最小,即logP(Xi|z)变大,使X～趋近于Xi,即在现有网络fai网络中间给出z以后X～属于Xi的概率最大 Z是中间的hidden layer属于自己的分布,这个分布是由sei他网络决定的 在p分布下x的...
【摘要】 引言随着深度学习的发展,自动编码器(Autoencoders)成为了一种重要的无监督学习算法。其中,变分自动编码器(Variational Autoencoders,VAEs)作为一种特殊类型的自动编码器,在生成模型、数据压缩和特征学习等领域取得了很大的成功。本文将介绍变分自动编码器的原理和应用,并探讨其在深度学习中的重要性。变分自动...
此读书笔记来自于Joseph Rocca的Understanding Variational Autoencoders (VAEs)，非常推荐阅读原文。Generative Model （生成式模型）在深度学习模型范畴中，区别于图像分类、检测、分割等领域中的各种经典模型，从模型的目标而言，上述经典模型致力于对输入数据判定类别、bounding box或segment area，而Generative Model的目的...
Variational Autoencoers(VAEs)总结 本质上存在着两个encoder,一个计算均值,一个计算方差。 它本质上就是在我们常规的自编码器的基础上,对encoder的结果(在VAE中对应着计算均值的网络)加上了“高斯噪声”,使得结果decoder能够对噪声有鲁棒性;而那个额外的KL loss(目的是让均值为0,方差为1),事实上就是相当于对en...
Conditional Variational Autoencoders --- 条件式变换自编码机 Goal of a Variational Autoencoder: 一个VAE(variational autoencoder)是一个产生式模型,意味着我们可以产生看起来像我们的训练数据的 samples。以 mnist 数据集为例,这些伪造的样本可以看做是手写字体的合成图像。我们的 VAE 将会提供我们一个空间,我们...
Autoencoders and variational autoencoders in medical image analysisJan Ehrhardt aMatthias Wilms bBiomedical Image Synthesis and Simulation
为了解决自动编码器潜在空间结构化不足的问题，变分自动编码器（Variational Autoencoders, VAE）应运而生。VAE通过引入规则训练来避免过度拟合，确保潜在空间具有良好的结构，从而实现内容生成。VAE的架构与自动编码器相似，区别在于将输入视为分布，而非单一点。训练过程中，除了最小化重建损失，还引入了KL...