条件变分自编码器 (conditional Variational Autoencoder, cVAE) 是一种生成模型,它是变分自编码器 (Variational Autoencoder, VAE) 的一种扩展形式。cVAE 在 VAE 的基础上引入了条件变量,使得生成的样本能够受到外部条件的控制。 在传统的 VAE 中,通过编码器将输入数据映射到潜在空间中的潜在变量,然后通过解码器生成...
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。 Conditional Variational Autoencoders --- 条件式变换自编码机 Goal of a Variational Autoencoder: 一个VA...
Conditional Variational Autoencoder : 到目前为止,我们已经创造了一个 autoencoder 可以重建起输入,并且 decoder 也可以产生一个合理的手写字体识别的图像。该产生器,但是,仍然无法产生一个需要的特定数字的图像。进入 the conditional variational auroencoder (CVAE)。该条件式变换自编码机 有一个额外的输入给 encoder...
VAE —— Variational Auto-encoder数据x符合复杂分布pθ(x)。直接根据x建模pθ(x)比较困难,因此引入一个较为简单的先验分布pθ(z),先从简单分布中采样z,再利用z生成x。 VAE的主要思路 VITS任务中,x就是音频,输入的条件是文本大体结构 我们输入训练数据,然后通过编码器降维从中提取关键信息,再通过解码器将提取...
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...
conditional variation autoencoder 为了更深入地理解Conditional Variational Autoencoder(CVAE)的推导过程,我们首先需要了解Autoencoder的基本概念。Autoencoder是一种无监督的神经网络,其目的是学习数据的有效编码。它由两部分组成:编码器和解码器。编码器将输入数据压缩为低维表示(也称为潜在向量或隐藏表示),而解码器尝试...
Conditional variational autoencoderDeep learningMobility of autonomous vehicles is a challenging task to implement. Under the given traffic circumstances, all agent vehicles' behavior is to be understood and their paths for a short future needs to be predicted to decide upon the maneuver of the ego...
This example shows how to create a conditional variational autoencoder (VAE) in MATLAB to generate digit images. The VAE generates hand-drawn digits in the style of the MNIST data set. The difference from Variational Auto Encoder (VAE) is that conditional VAE can input t...
To handle the auxiliary information, we propose an enhanced RAVE model with a conditional variational autoencoder structure and an additional fully-connected layer. To evaluate the proposed structure, we conducted a listening experiment based on multiple stimulus tests with hidden references and an ...
按照Tutorial on Variational Autoencoders的思路,我们先推导不带条件的VAE的变分下界,然后推导条件VAE的变分下界。最后,通过比较一般cVAE的与VITS在架构上的区别,我们可以推导出VITS的变分下界。为了表示方便, p_{\theta} 和q_{\phi} 分别用 P 和Q 代替。 4.1.1 VAE 从推理部分切入,我们要需要的是数据集对应...