VAE(变分自编码器):编码->n维向量->每个维度使用正态分布拟合->每个维度采样形成新的n维向量->解码 CVAE(条件VAE):每个维度用拟合后的分布均值要和目标图片一致 VQVAE(向量量化自编码器):编码->n维向量->每个维度使用cookbook找到最近向量->解码 注意VQVAE没有采样的过程。 1. AE AE(Autoencoder),自动编码器。自编
在第一篇GAN论文发表六年后,在VAE论文发表七年后,一个开创性的模型出现了:去噪扩散概率模型(DDPM)。DDPM结合了两个世界的优势,擅长于创造多样化和逼真的图像。 在本文中,我们将深入研究DDPM的复杂性,涵盖其训练过程,包括正向和逆向过程,并探索如何执行采样。在整个探索过程中...
变分自编码器(VAE) VAE生成手写数字实践 总结 写在文末 前言 深度学习不仅在于其强大的学习能力,更在于它的创新能力。本期将进入生成式深度学习的世界,从实践出发了解生成式深度学习。 前期回归 基础知识 生成式模型有很多,本期博客主要介绍两种:VAE 变分自编码器和GAN生成式对抗网络。 变分自编码器(VAE) 变分自...
VAE——一种正则化的自编码器 VAE 与变分推理 总结 参考资料 VAE PyTorch 实现 数据集 模型 主函数 变分自编码器(VAE)是一类常见的生成模型。纯VAE的生成效果不见得是最好的,但VAE还是经常会被用作大模型的子模块。即使是在VAE发明多年的今天,学习VAE还是很有必要的。相比GAN等更符合直觉的模型,彻底理解VAE对...
变分自动编码器(Variational Auto Encoders,VAE)是种隐藏变量模型[1,2]。该模型的思想在于:由模型所生成的数据可以经变量参数化,而这些变量将生成具有给定数据的特征。因此,这些变量被称为隐藏变量。 而VAE背后的关键点在于:为了从样本空间中找到能够生成合适输出的样本(就是能输出尽可能接近我们所规定分布的数据),...
使用PyTorch 实现三层卷积变分自编码器(VAE) 引言 变分自编码器(Variational Autoencoder, VAE)是一种生成模型,它通过学习从观察到的数据中提取出潜在的表示(latent representation),使得我们可以基于这种潜在表示生成新的数据。在图像生成领域,VAE具有良好的表现,尤其是对于复杂结构的图像处理。本文将详细介绍如何使用 PyT...
在深入研究去噪扩散概率模型(DDPM)如何工作的细节之前,让我们先看看生成式人工智能的一些发展,也就是DDPM的一些基础研究。 VAE VAE 采用了编码器、概率潜在空间和解码器。在训练过程中,编码器预测每个图像的均值和方差。然后从高斯分布中对这些值进行采样,并将其传递到解码器中,其中输入的图像预计与输出的图像相似。
简介:【13】变分自编码器(VAE)的原理介绍与pytorch实现 1.VAE的设计思路 VAE作为一个生成模型,其基本思路是很容易理解的:把一堆真实样本通过编码器网络变换成一个理想的数据分布,然后这个数据分布再传递给一个解码器网络,得到一堆生成样本,生成样本与真实样本足够接近的话,就训练出了一个自编码器模型。那VAE(变分...
PyTorch卷积VAE是一种基于变分自编码器(VAE)的深度学习模型,专为卷积神经网络(CNN)设计。它充分利用了VAE的优点,能够对复杂数据分布进行有效的建模,并通过卷积层实现对局部特征的捕捉。此外,PyTorch卷积VAE具有强大的灵活性和可扩展性,方便研究者根据特定需求进行模型拓展和优化。PyTorch卷积VAE的主要特点有以下几个方面...
然后建立VAE模型 classVAE(nn.Module):def__init__(self): super(VAE, self).__init__() self.fc1= nn.Linear(784, 400) self.fc21= nn.Linear(400, 20) self.fc22= nn.Linear(400, 20) self.fc3= nn.Linear(20, 400) self.fc4= nn.Linear(400, 784) ...