深度神经网络生成模型:从 GAN VAE 到 CVAE-GAN。 论文地址:CVAE—GAN 上面这篇文章的介绍已经很不错了! 我的工作是翻译更加涉及细节的内容! 3.1. Mean feature matching based GAN 3.1. 基于GAN的均值特征匹配 介绍了一下GAN的损失函数 在开始的时候,由于G生成的图片太假,所以 D(x,) 会接近0,而 LGD, 会...
这种非对称损失函数使GAN训练更加稳定。其次,我们采用编码器网络来学习潜在空间与真实图像空间之间的关系,并使用成对特征匹配来保持生成的图像的结构。我们对人脸、花和鸟类的自然图像进行了实验,并证明了所提出的模型能够生成具有细粒度类别标签的真实和多样的样本。我们进一步表明,我们的模型可以应用于其他任务,如图像...
但是GAN模型在训练过程中很难收敛,从GAN中生成的样本往往和真实图相差很大。最近,很多工作尝试去改进生成样本的质量。比如Wasserstein GAN (WGAN) [2] 使用Earth Mover距离作为训练GANs的目标函数,以及McGAN[20]使用平均和协方差特征匹配。但是它们需要限制判别器参数的范围,这将降低判别器的能力。Loss-Sensitive GAN [...
1. CVAE的基本原理 CVAE在标准VAE的基础上引入了条件变量 \( c \),其目标是最小化以下损失函数: \[ \mathcal{L}(\theta, \phi) = -\mathbb{E}{z \sim q\phi(z|x,c)}[\log p_\theta(x|z,c)] + \text{KL}(q_\phi(z|x,c) \| p(z|c)) \] 其中: • \( q_\phi(z|x,c)...
让我们来回顾一下GAN网络,GAN怎么做的呢,GAN网络结构引入了D判别器,可以去翻一下前面的GAN,你会发现所有的损失函数是在D网络出来结果的损失,进而去约束G网络,实际上根本没有去求解pdatapdata的分布,通过对D做损失优化,最终G网络生成的pgpg是等于pdatapdata的,不得不佩服D网络引入的巧妙性。 Srlua ...
CVAE的损失函数由两部分组成:重构损失和隐变量损失。重构损失用于衡量输入数据和重构数据之间的差异,通常使用均方误差或交叉熵等指标进行计算。隐变量损失则用于衡量编码器输出的隐变量分布与先验分布之间的差异,常用KL散度等指标来衡量。 CVAE的优势 强大的生成能力:通过引入隐变量空间的随机性,CVAE能够生成多样化的样本...
由于y的重建是损失函数的一部分,因此与baseCVAE相比,kgCVAE可以将与y相关的信息更有效地编码为z。 kgCVAE可以输出高级标签(e.g. dialog act)以及word- level的回答,从而可以更轻松地解释模型的输出(可解释性)。 解码器的每个step的输入为cat[et,y],其中et是第t个单词在X中的word emb。
本发明涉及无人机传感器故障检测方法领域,具体涉及一种基于CVAE‑GAN模型的无人机传感器零样本故障检测方法,包括步骤:采用滑动窗口截取多变量传感器数据构建样本,划分训练集、验证集和测试集;利用轻量级卷积神经网络,设计包含生成器和判别器的CVAE‑GAN模型;设计各子网络损失函数和权重系数以构建CVAE‑GAN模型的整体目...
CVAE(条件自编码) Condition GAN (条件GAN) 和 VAE-GAN模型之间的区别之CVAE,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
为验证模型在故障诊断方面具有更好的泛化能力,对比VAE、CVAE、GAN和ACGAN特征生成模型,CWRU数据集诊断效果如表3所示,损失函数曲线分别如图7和图8所示。由表3、图7和图8可知,ACGAN和CVAE-ACGAN的准确率较其他模型高出11%左右,CVAE和ACGAN比VAE和GAN在精确率上提高了7%,CVAE-ACGAN准确率和精确率达99.56%,表明CVAE-...