GAN。GAN 通常将采样的 latent code 作为输入进行图像合成。为了使 GAN 适用于真实图像处理,现有方法把 latent space 到图像空间的映射反转或学习与 GAN 训练相关的附加编码器。 虽然取得了巨大的成功,但是, GAN 如何学习把输入 latent space 与真实视觉世界中的语义联系起来,在这方面所做的研究很少。 GAN的 latent...
在本文中,我们解决了寻找既能重建图像又能支持图像编辑任务的 embedding 的问题。首先,我们引入了一个新的归一化空间来分析重构隐编码(latent code)的多样性和质量。这个空间可以帮助回答隐空间(latent space)中好的隐编码位于何处的问题。其次,我们根据我们的分析提出了一种改进的 embedding 算法,该算法使用一种新颖...
揭示生成对抗网络（GANs）中的神秘维度：隐空间的奥秘 在深度学习的璀璨星河中，生成对抗网络（GANs）无疑是一颗璀璨的明珠。它巧妙地玩转着数据生成的艺术，而其中的关键概念——隐空间（latent space），就好比是数据生成背后的一把无形钥匙。简单来说，隐空间可以被视作是隐藏在幕后，驱动数据诞生的神秘...
隐空间(Latent Space)是指在统计学、机器学习和深度学习领域中,一种假设的、通常不可直接观察的多维空间,其中包含数据的潜在特征或属性。 隐空间在各种生成模型中起着关键作用,如自动编码器(Autoencoders)、变分自动编码器(Variational Autoencoders, VAEs)、生成对抗网络(Generative Adversarial Networks, GANs)等。
隐空间(Latent Space)隐空间是 压缩数据的一个表示 。隐空间的作用是为了找到 模式 (pattern) 而学习数据特征并且简化数据表示。数据压缩 指用比原来表示更少的比特对信息进行编码。比如将一个19维的数据降到9维。数据压缩的目的是学习数据中较重要的信息。以编码器-解码器网络为例，首先使用全卷积神经...
Latent Space 潜空间(下) Latent Space 潜在空间之所以叫“空间”,而不是叫“压缩数据”或“高度概括数据”,还因为一个比较重要的概念“维度”。一个手写数字卡片这样的图像,可以算是2维的数据集,而一段视频,我们可以理解为3维的数据集,但是要通过数据来描述这个世界中的很多事物,不可能止步于3维。在一个虚拟的...
生成对抗网络(GAN)中的隐空间(latent space)是一个抽象的数学概念,通常用来表示生成模型中的潜在特征空间。这个空间是一个多维向量空间,其中每个向量代表了一个潜在的特征或属性,但这些特征通常是难以直接解释的。GAN的目标之一是学习如何从这个隐空间生成逼真的数据,例如图像、音频或文本。
Code release for Efficient Planning in a Compact Latent Action Space (ICLR2023) https://arxiv.org/abs/2208.10291. - ZhengyaoJiang/latentplan
Code for "Latent Stochastic Differential Equations for Modeling Quasar Variability and Inferring Black Hole Properties" - JFagin/latent_SDE
It learns a mapping from the data space to a latent space where the symmetries become linear and simultaneously discovers symmetries in the latent space. Theoretically, we show that our model can express nonlinear symmetries under some conditions about the group action. Experimentally, we demonstrate...