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。 让我们从编码器开始说起
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()....
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。
项目地址:https://github.com/YemuRiven/VAE-on-CelebA 本项目使用 PyTorch 对 CelebA 数据集进行训练,构建一个简单的 Variational Autoencoder (VAE),并生成新的头像图像。 特性 使用自定义的 VAE 模型 (PyTorch) 支持对 CelebA 数据进行裁剪/缩放等预处理 训练后可直接从先验分布采样生成新的人脸图像 环境安装...
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 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 classVAE(nn.Module):def__init__(self,latent_dim):super().__init__()self.encoder=nn.Sequential(nn.Linear(28*...
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…
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。 class VAE(nn.Module): def __init__(self, latent_dim): ...