reconstruction_function.size_average=Falsedefloss_function(recon_x, x, mu, logvar): BCE= reconstruction_function(recon_x, x.view(-1, 784))#see Appendix B from VAE paper:#Kingma and Welling. Auto-Encoding Variational Bayes. ICLR, 2014#https://arxiv.org/abs/1312.6114#0.5 * sum(1 + log...
fromtqdmimporttqdm classVAE():# 定义VAE模型 def__init__(self, img_size, latent_dim):# 初始化方法 super(VAE, self).__init__()# 继承初始化方法 self.in_channel, self.img_h, self.img_w = img_size# 由输入图片形状得到图片通道数C、图片高度H、图片宽度W = self.img_h //32# 经过5次...
编码器会输出两个编码,一个是原有编码(m1,m2,m3),另外一个是控制噪音干扰程度的编码(σ1,σ2,σ3),第二个编码其实很好理解,就是为随机噪音码(e1,e2,e3)分配权重,然后加上exp(σi)的目的是为了保证这个分配的权重是个正值,最后将原编码与噪音编码相加,就得到了VAE在code层的输出结果(c1,c2,c3)。
VQ-VAE pytorch复现 VQ-VAE是2018年提出来的网络结构,其主要的创新点在于提出了Vector Quatization(向量离散化)这一技术,利用Codebook来对压缩图像进行编码,经过离散编码(Codebook)来重构图像。实际上VAE是一个自编码模型,其原理也非常简单。VAE全程是variational autoencoder即变分自编码器,可以分成编码器(encoder)和解...
变分自编码器(VAE)在结构上,与自编码器(AE)类似,都是对原数据进行压缩与重构: 其分为两个模块,编码器(encoder)将原始数据进行压缩,解码器(decoder)负责根据压缩数据重构原始数据。 编码器(encoder)和解码器(decoder)内部均使用全连接层,来改变数据维度。
Pytorch入门之VAE 关于自编码器的原理见另一篇博客 :编码器AE & VAE 这里谈谈对于变分自编码器(Variational auto-encoder)即VAE的实现。 1. 稀疏编码 首先介绍一下“稀疏编码”这一概念。 早期学者在黑白风景照片中可以提取到许多16*16像素的图像碎片。而这些图像碎片几乎都可由64种正交的边组合得到。而且组合出一...
随着人工智能和深度学习领域的快速发展,PyTorch卷积VAE(Variational AutoEncoder)以其独特的优势,正逐渐成为构建深度学习卷积神经网络的重要工具。本文将详细介绍PyTorch卷积VAE的特点、应用场景以及案例分析,展望其在未来人工智能领域的应用前景。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(...
生成模型VAE 1:28:16 生成模型GAN 1:36:48 1.【15分钟】了解变分自编码器转自:车库里的老锤~1 14:57 如何搭建VQ-VAE模型(Pytorch代码)转自:刹那-Ksana- 05:00 90分钟!清华博士带你一口气搞懂人工智能和神经网络 69.8万播放 【官方双语/合集】线性代数的本质 - 系列合集 428.1万播放 PyTorch深度学习快速...
VAE实验分析 现在你已经了解到了VAE背后的数学理论，那么现在让我们看看通过VAE我们能够生成哪些模型，实验平台为PyTorch。PyTorch的全局架构 class VAE(nn.Module):def __init__(self, latent_dim):super().__init__()self.encoder = nn.Sequential(nn.Linear(28 * 28, 256),nn.ReLU(),nn.Linear(256, ...
变分自编码器VAE的由来和简单实现(PyTorch) 之前经常遇到变分自编码器的概念(VAEVAE),但是自己对于这个概念总是模模糊糊,今天就系统的对VAEVAE进行一些整理和回顾。 VAE的由来 假设有一个目标数据X={X1,X2,⋯,Xn}X={X1,X2,⋯,Xn},我们想生成一些数据,即生成^X={^X1,^X2,⋯,^Xn}X^...