这是一个重要的生成模型(功能和GAN相似),不过VAE采用的是概率的思想(我们知道密度分布函数),GAN直接用神经网络训练一个判别器 如上是VAE的简单结构(下面的式子忽略的上面的 参数) 我们能观测到的数据是 是生成模型,z是隐变量,类似一个解码器 是识别模型,类似一个编码器 对识别模型 因为后验分布 难以计算,所以...
VAE 变分自编码(Variational Autoencoder)是一种生成模型,它结合了自编码器和概率图模型的思想。它的目标是:解决对复杂性高,且量大的数据难以拟合的问题。具体方法是:使用基于变分推理的原理,以变分下界作为目标函数,用梯度方法求取模型参数。 2 通俗理解 听起来非常抽象,简单地说:变分自编码器是自编码器的改进版。
变分自动编码器(VAE) 已被证明,可以生成各种文本,如风格文本、对话、故事和诗歌。文本的顺序性导致 VAE 中通常使用自回归解码器进行语言生成。然而,如此强大的解码器却倾向依赖先前生成的单词来规避学习有价值潜在码的困难,因此忽略了潜在变量,被称为KL消失或后验崩溃。这一问题导致了两个缺陷: ...
3. Improving Bi-directional Generation between Different Modalities with Variational Autoencoders(变分自编码器在不同模态之间的双向生成) 作者:Masahiro Suzuki,Kotaro Nakayama,Yutaka Matsuo 摘要:We investigate deep generative models that can exchange multiple modalities bi-directionally, e.g., generating ...
Oord 等人的这篇论文提出了使用离散潜在嵌入进行变分自动编码器的想法。所提出的模型称为向量量化变分自动编码器(VQ-VAE)。我真的很喜欢这个想法和其带来的结果,但用来加深对其理解的资源却很少。 和许多其他人一样,变分自动编码器(VAE)是我选择的生成模型。与 GAN 不同,它们更容易训练和推理(无意冒犯,亲爱的 GA...
在我们的变分自编码器系列的首篇文章《变分自编码器系列 1 - 梦境生成器:变分自编码器简介》中,我们揭开了变分自编码器(VAE)神秘的面纱,向读者展示了这一强大的生成模型如何模拟和重构复杂数据分布的基本概念和工作原理。通过比较VAE与传统自编码器的不同,以及介绍其关键组成部分——编码器、解码器和损失函数,我们...
一般的自动编码器 首先介绍一般的自动编码器,对于自动编码器,它是输入某种数据,例如说图片或者高维向量,只要运行起来,数据通过神经网络运算就会被尽量压缩成更小的特征值。 这个过程有两个主要部分组成。 第一部分叫做编码器:编码器只是一层层的,它们可以是完全连接的层或者是卷积层。卷积层把输入数据压缩成特征值,这...
在当今的人工智能领域,变分自编码器(Variational Autoencoders, VAE)已经成为一个非常受欢迎的研究主题,特别是在生成模型的开发中。从简单的图像生成到复杂的数据去噪和特征提取,VAE的应用范围日益扩大,显示出其在深度学习和人工智能研究中的广泛潜力。在我们的系列文章中,我们已经探讨了VAE的基础知识、核心数学原理,并...
自编码器(AutoEncoder)和变分自编码器(VAE)–(1) 在过去的几年中,由于一些惊人的进步,基于深度学习的生成模型越来越受到关注。依靠大量数据,精心设计的网络结构和训练技术,深度生成模型已经显示出了令人难以置信的能力,可以生成高度逼真的各种内容,例如图像,文本和声音。在这些深度生成模型中,有两个类别脱颖而出,值...
探索深度：变分自编码器VAE的奥秘与推导之旅</ 变分自编码器（Variational Auto-Encoder，简称VAE），如同其名，融合了编码器（encoder）和解码器（decoder）的智慧，它的核心在于通过生成随机性隐变量Z，实现图像压缩与生成的双重任务。不同于传统自编码器的确定性输出，VAE引入了正态分布的概念，以均...