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...
在PyTorch中实现变分自编码器(VAE)涉及定义编码器、解码器以及损失函数。以下是一个简单的VAE实现示例: VAE PyTorch实现 1. 导入必要的库 python import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import torchvision import torchvision.transforms as transforms 2. 定义VAE模型 python class ...
解码器:从潜在空间中随机采样,并恢复为与输入相似的输出数据。 VAE 的核心思想是最大化证据下界(ELBO),这种方法允许我们在潜在空间中进行推断和采样。为了使 VAE 更加有效,我们通常会使用深度神经网络,尤其是卷积网络来处理图像数据。 构建三层卷积 VAE 1. 环境准备 首先,确保你已经安装了 PyTorch。可以通过以下命令...
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 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对数学的要求较高。在这篇文章中,我会从计算机科学的角度出发,简...
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...
论文: [Auto-Encoding Variational Bayes](https://arxiv.org/abs/1312.6114v11) 博客: [Tutorial - What is a variational autoencoder?](https://jaan.io/what-is-variational-autoencoder-vae-tutorial/) [From Autoencoder to Beta-VAE](https://lilianweng.github.io/posts/2018-08-12-vae/) 视频: ...
本文主要做的就是VQ-VAE模型的pytorch复现,其中介绍 VQ-VAE的主要结构,模型优化的损失函数,codebook离散化结构,以及pixelCNN的相关结构。末尾还会给出利用mini-imagenet数据复现实验的结果。 代码地址:https://github.com/ritheshkumar95/pytorch-vqvae VQ-VAE模型结构 ...
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), ...
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。自编码器的初衷是为了数据降维,假设原始特征x维度过高,那么我们希望通过编码器E将其编码成低维特征向量...