同时VAE拥有其他自编码器不具备的功能,数据生成,在自动编码器家族当中,大部分架构都只能够实现“数据改良”,即在输入数据上进行修改,真正能够实现数据生成的其实只有变分自动编码器这一类,因此在整个自动编码器家族中,只有变分自动编码器可以被称之为“生成模型”。
ELBO 是变分推理中一个至关重要的目标函数。其推导方式如下。 重构项用于评估解码器从潜在变量重构输入的能力。KL散度项则充当正则化机制。 变分自编码器(VAE) 标准的自编码器将输入映射到潜在空间中的单个点。然而,VAE的编码器输出概率分布的...
4、代码实现 效果一般,不晓得论文里面用了什么手段,效果看起来比这个好。(这个结果甚至还是我加了一层隐藏层的) importtorchfromtorch.utils.dataimportDataLoaderfromtorchvision.datasetsimportMNISTfromtorchvision.transformsimporttransformsfromtorchimportnnfromtqdmimporttqdmimportmatplotlib.pyplotaspltclassVAE(nn.Module):d...
变分自编码器(Variational Autoencoder, VAE)是一种生成模型,通过学习数据的隐空间表示(latent space),能够生成与训练数据分布相似的新样本。与传统自编码器不同,VAE 在编码和解码过程中引入了概率模型,可以生成更具多样性和连续性的样本。 应用使用场景 图像生成:生成高质量的图像。 图像重建:对损坏或部分缺失的图像...
如上公式,请对照上面的 Python 训练代码,这里再列一下。kl_loss = -0.5 * (1 + z_log_var - tf.square(z_mean) - tf.exp(z_log_var)) kl_loss = tf.reduce_mean(tf.reduce_sum(kl_loss, axis=1)) VAE 中的概率模型选择先验分布 Prior pθ(z)pθ(z)默认情况下,先验分布通常选择为简单的高...
变分自编码器(Variational Autoencoder,VAE)是一种生成模型,它结合了变分推断和自编码器的思想,能够学习数据的潜在分布。与传统的自编码器不同,VAE在编码过程中加入了随机性,可以生成新样本,这使得它在图像生成、文本生成等领域具有广泛的应用。 VAE的基本原理 ...
直观理解变分自编码器VAE!1小时搞懂贝叶斯统计在VAE中的核心作用及VAE原理图解+公式推导!计算机视觉/pytorch/深度学习/生成模型GAN AI及JAVA架构资料库 13479 43:02 第一章 变分自编码器 VAE 第一讲 VILab_BJTU 00:35 奇葩问题把李沐大神整不会了
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...
变分自编码器（VAE）和条件变分自编码器（CVAE）在生成模型中具有广泛的应用，本文将重点介绍它们的基本原理以及如何生成手写数字图像，并附上Torch代码示例。VAE是一种结合了自编码器（AE）和贝叶斯统计的模型，其目标是学习数据的潜在分布。在生成手写数字图像的场景中，VAE通常会将图像输入编码器，编码器...
在深入探讨变分自编码器（VAE）之前，让我们先来理解其背景。VAE 被认为是生成模型中的一种，其目标与生成对抗网络（GAN）相似，都是希望构建一个能够从隐变量Z生成目标数据X的模型。然而，它们在实现上存在差异，主要在于如何通过模型将原始分布映射到训练集的概率分布。具体而言，它们都是在进行不同分布...