1.模型结构不同 VAE(变分自编码器)是一种生成模型,其基于概率图模型和自编码器,能够学习数据的潜在分布。GAN(生成对抗网络)同样是一种生成模型,但其采用了两个网络(生成器和判别器)进行对抗训练。而Transformer是一种主要用于处理序列数据的模型,其基于自注意力机制,不依赖于RNN或CNN结构。 2.目标函数不同 VAE的...
UniVAE:基于Transformer的单模型、多尺度的VAE模型 大家都知道,Transformer的n2)复杂度是它的“硬伤”之一。不过凡事有弊亦有利,O(n2)的复杂度也为Transformer带来很大的折腾空间,我们可以灵活地定制不同的attention mask,来设计出不同用途的Transformer模型来,比如UniLM、K-BERT等。 本文介绍笔者构思的一个能用于文本...
在这篇博客中,我们将探索使用 VAE、GAN 和 Transformer 的生成式人工智能的前景,深入研究其应用、进步及其对未来的深远影响。 学习目标 了解生成式 AI 的基本概念,包括变分自动编码器 (VAE)、生成对抗网络 (GAN) 和 Transformer。 探索生成式人工智能模型及其应用的创造潜力。 深入了解 VAE、GAN 和 Transformer 的...
模拟和预测:在科学研究和工程领域,生成模型可以模拟复杂系统的行为,用于预测和决策支持。 常见的生成式模型有自回归模型,变分自编码器(VAE),生成对抗网络(GANs)和扩散模型(Diffusion Model)等。 生成对抗网络——GANs GANs由两个主要部分组成:生成器(Generator)和判别器(Discriminator)。生成器负责从随机噪声中生成数据...
#Transformer##3D人体运动合成# Action-Conditioned 3D Human Motion Synthesis with Transformer VAE 本次工作所解决的问题是以动作为条件生成逼真和多样化的人类运动序列。与完成或扩展运动序列的方法不同,该任…
VQ-VAE：将高维图像数据压缩到离散潜在空间，极大降低了生成复杂度，与 Transformer 的序列建模完美契合。
The Transformer encoder and decoder are used as the inference network and generation network of VAE to learn the timing distribution of ADS-B packet sequence. The long-range dependence relationship in ADS-B packet sequence is modeled by the self-attention mechanism of Transformer ...
This is the official implementation of EmoMusicTV (TMM). deeplearning-aimusicgenerationtransformer-vaeemotion-conditioned-music-generation UpdatedJan 15, 2024 Python To associate your repository with thetransformer-vaetopic, visit your repo's landing page and select "manage topics."...
TRANSFORMER_LAYER=3 N_HEADS=4class TransformerSequentialVAE(NetworkBehavior):def __init__(self,local_dim,z_dim,kl_coef=1.0,mask_type_enc=1,mask_type_inter=2,mask_type_dec=1,pretrain=False): super(TransformerSequentialVAE, self).__init__() ...
一种基于Transformer-VAE的零样本目标识别方法 (57)摘要 本发明涉及深度学习图像识别领域,尤其涉及一种基于Transformer‑VAE的零样本目标识别方法,将Transformer的编码器、解码器以及VAE的编码器、解码器结合起来,实现视觉特征域的编解码以及语义特征域的编解码,通过跨域对齐损失约束,将视觉特征域和语义特征域的隐变量限制...