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…
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 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...
\qquad 我们现在需要一个 encoder。在传统的自编码机当中,the encoder 从数据中采样出一个样本,并且在 latent space 中返回给一个点,然后将其传给 decoder。在一个 Variational autoencoder 中,编码机在 latent space 中产生一个概率分布。 \qquad The latent distributions 其输出是和 latent space 相同纬度的高斯...
Recently, the realtime audio variational autoencoder (RAVE) method was developed for high-quality audio waveform synthesis. The RAVE method is based on the variational autoencoder and utilizes the two-stage training strategy. Unfortunately, the RAVE model is limited in reproducing wide-pitch ...
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 autoencodersdeep learningelementary effectsparameter estimationpower system dynamicssynchrophasor measurementsAccurate models of power plants play an important role in maintaining the reliable and secure grid operations. In this paper, we propose a synchrophasor measurement-based generator ...
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。
AE(Auto Encoder)、VAE(Variational AutoEncoder)、CVAE(Conditional AutoEncoder)解读,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
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...