在UCB CS294-158深度无监督学习课程中,已经了解到一些生成模型的特点。此处的扩散模型能够满足高质量生成与多样性生成的目标,但是由于其自回归式的迭代过程,导致采样缓慢。采样与生成质量通常是一对矛盾。下面的内容就讲述如何加速扩散模型的采样。 一个简单的想法就是在训练或者采样时,减少迭代步数。比如在采样时,每隔...
CS294-158 第四讲 变分自编码器(variational auto-encoders, VAEs) CS294-158 第五、六讲 生成对抗网络(generative adversarial networks, GANs) 本文介绍另一种基于能量的模型(energy-based models, EBMs),也是深度生成式模型 本文内容 引言 模型构建 训练 模型代码 受限玻尔兹曼机 终评 1 引言 1.1 能量函数...
CS294-158,全称Deep Unsupervised Learning。课程主题包括生成对抗网络(Generative Adversarial Networks)、变分自动编码器(Variational Autoencoders)、自回归模型(Autoregressive Models)、流模型(Flow Models)、基于能量的模型(Energy based Models)、压缩(Compression)、自监督学习(Self-supervised Learning)、半监督学习(Semi...
探索之旅并未止步，自注意力（Self-Attention）的出现，通过计算query-key的相似度，实现了无限制的感受野和并行计算，彻底革新了自回归模型的结构。这些模型的发展成果记录在一系列重要论文中，如arXiv:1712.09763、arXiv:1704.06001等，为自回归模型的发展提供了坚实的基础。课程的官方资源，包括CS294-...
在对看不见的任务进行微调方面,自监督学习的进步已经开始缩小监督表示学习和无监督表示学习之间的差距。本课程将涵盖这些主题的理论基础及其新启用的应用程序。 根据课程主页的问卷,最好具备的前置课程为:概率论+统计学(STAT134+STAT201),机器学习(CS189),优化理论(CS127),深度学习(CS182) 展开更多...
在CS294-158的课程中,已经见到了很多生成模型。再包括本讲的内容,共计以下几类: 降噪扩散模型(Denoising diffusion models)可在图像生成领域产生非常逼真的样本,号称超过生成对抗网络(GANs),以下看几篇文章的生成结果 “Diffusion Models Beat GANs on Image Synthesis” Dhariwal & Nichol, OpenAI, 2021 ...
华年ss:CS294-158 第四讲 变分自编码器 华年ss:CS294-158 第五、六讲 生成对抗网络 华年ss:CS294-158 第七讲 自监督学习 华年ss:CS294-158 第八讲 优缺点综述 华年ss:CS294-158 第九讲 半监督学习与无监督分布对齐 华年ss:CS294-158 第十讲 压缩 华年ss:CS294-158 第十一讲 文本学习发布...
[中英字幕] UC Berkeley 深度无监督学习 CS294-158-SP24 | 2024年春 (更新至0824) CS586组合优化 22春UIUC课程 双语字幕 Combinatorial Optimization 听风南巷 数据挖掘与推荐系统课双语字幕 加州大学圣地亚哥分校23秋季 UCSD CSE158/258 Web Mining and Recommender Systems ...
CS294-158 补2 基于降噪扩散的生成式建模-基础与应用1 DDPM模型介绍 华年ss发表于深度无监督... 使用Pytorch中从头实现去噪扩散概率模型(DDPM) 扩散模型通常是一种生成式深度学习模型,它通过学习去噪过程来创建数据。扩散模型有许多变体,其中最流行的是条件文本模型,能够根据提示生成特定的图像。某些扩散模型(如Control...
因为编码向量是离散数据的组合,后两项损失替换了KL散度项,VQ-VAE更像是自编码器。 网路结构图如下: 输入图像经过编码->离散化->解码为输入图像 离散化时,在字典中寻找与当前z最近的离散元素e替换掉z 采样:VQ-VAE优化后,使用PixelCNN学习字典的分布,然后采样出新的离散序列组合,输入到解码器生成新的图片。生成...