VAE的损失函数:Loss = recons_loss + w * kld_loss recons_loss描述生成样本Y与输入样本X之间的距离,使用MSE计算; kld_loss描述解码器Encoder输出分布与标准正态分布之间的距离,使用KL散度计算,化简过程如下图; w为kld_loss项系数。实现过程见代码82-85行。 重参数技巧:直接从编码器Encoder输出的分布中采样难以...
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...
VAE的关键在于通过构建编码器和解码器网络，从样本空间中找到生成合适输出的样本。编码器学习输入样本X形成特定分布，并从该分布中抽样隐藏变量，从而生成X的近似样本。解码器则将隐藏变量作为输入，生成具有真实数据分布的输出。
对于VAE的编码器与所假定出的Q函数,我们采用神经网络来对其进行训练,使得输入X能映射到输出Q(z|X)的分布中,从而帮助我们能够找到一个最好的z来生成实际X中的数据。 使用反向传播训练模型 为了更好理解到我们的VAE是如何训练出来的,首先我们需要定义一个明确的目标,而为了做到这一点,我们又需要做一些数学公式的推导。
VAE的详细架构。左边的图和右边的图是类似的,只是左边示例中展示了反向传播,实际使用图一般为右边的示例 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()._...
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VA…
最后,这个解码器只是一个简单的生成器模型,而我们希望去重建这个输入图像,因此一个简单的方法是使用输入图像和生成图像之间的均方误差来作为其期望部分(损失函数),如下式。 VAE的最终框架 正如在一开始所介绍的那样,我们知道VAE的最终结构由两个部分的网络所构成:...
VAE的详细架构。左边的图和右边的图是类似的,只是左边示例中展示了反向传播,实际使用图一般为右边的示例 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 classVAE(nn.Module):def__init__(self, latent_dim):super().__in...
VAE的详细架构。左边的图和右边的图是类似的,只是左边示例中展示了反向传播,实际使用图一般为右边的示例 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): ...
VAE的详细架构。左边的图和右边的图是类似的,只是左边示例中展示了反向传播,实际使用图一般为右边的示例 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): ...