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参数(均值和方差)。模型从这个分布中采样一个点,然后将其输入到解码器中。 我们使用ELBO作为损失函数。 VAE存在...
这是pytorch里面的代码实现过程: classVAE(nn.Module):def__init__(self):super(VAE, self).__init__() self.fc1 = nn.Linear(784,400) self.fc21 = nn.Linear(400,20) self.fc22 = nn.Linear(400,20) self.fc3 = nn.Linear(20,400) self.fc4 = nn.Linear(400,784)defencode(self, x):...
vae模型代码 文心快码BaiduComate VAE(变分自编码器)是一种生成模型,由编码器和解码器两部分组成。编码器将输入数据映射到一个潜在变量的分布上(通常是高斯分布),而解码器则从潜在变量中采样,并生成与输入数据类似的样本。下面我将按照你的要求,分点提供VAE模型的相关代码和解释。 1. VAE模型的基本架构代码 以下...
VAE的数学描述对于输入 x通过编码器将输入映射成概率分布q(z|x),假设为高斯分布,输出 𝜇和 𝜎,从 q(z|x)采样 z而后通过 z=μ+σ+ϵ 其中 ϵ∈N(0,1),而后通过采样得到的z重新构建输入,生成p(x|z) 前者不适合对于图片进行生成而后者则是更加适合图像生成,这是因为AE将输入映射到一个低纬空间z...
3. 代码 classVAE(nn.Module):def__init__(self,encoder,decoder,embed_size=10,hidden_size=32):super(VAE,self).__init__()self.encoder=encoderself.decoder=decoderself.h2mu=nn.Linear(hidden_size,embed_size)self.h2logvar=nn.Linear(hidden_size,embed_size)defreparameterize(self,mu,logvar,determi...
以下是训练模型的代码: importtorch.optimasoptim vae=VAE()optimizer=optim.Adam(vae.parameters(),lr=1e-3)forepochinrange(10):# 训练10个epochforbatch_idx,(data,_)inenumerate(train_loader):optimizer.zero_grad()recon_batch,mu,logvar=vae(data)loss=loss_function(recon_batch,data,mu,logvar)loss...
中间:VAE 生成的 64 张图像 右侧:GAN 生成的 64 张图像 第1 次迭代: 第2 次迭代: 第3 次迭代: 第4 次迭代: 第100 次迭代: VAE(125)和 GAN(368)训练的最终结果: 根据GAN迭代次数生成的gif图: 显然,VAE 生成的图像与 GAN 生成的图像相比,前者更加模糊。这个结果在预料之中,因为 VAE 模型生成的所有...
optimizer = torch.optim.Adam(vae.parameters(), lr=1e-3) loss_fn = loss_function # 训练模型num_epochs= 20 for epoch in range(num_epochs): total_loss = 0 for batch_idx, (data, _) in enumerate(train_loader): data = Variable(data) ...
VQ-VAE究竟是什么?北邮教授3小时讲透变分自编码器生成模型VAE!跟着大佬搭建VQ-VAE模型(Pytorch代码)—监督学习、计算机视觉 人工智能AI课程 3036 30 2:28:04 揭秘变分自编码器(VAE)背后的数学原理+代码实现 连博AI说 2.7万 54 02:30 【AI绘画】外挂VAE模型有什么用?stable diffusion 外挂VAE详解 旭旭画...