结合深度学习,能使用梯度下降进行优化从而完成变分推断,VAE是第一个尝试的(2013/12),并且效果不错。Uber的工程师团队也受到启发开发了Pyro 称之为深度概率编程,主要就是深度学习加上变分推断,其主要思想应该来自VAE。(我瞎猜) 基础的编码器长成这个样子(可以把他描述成面向对象程序的基类),这个自编码器训练过程直接...
VAE 变分自编码器,主要是通过变分的思想实现自编码器。所谓变分就是通过寻找一个LOSS FUNCTION,这个LOSS FUNCTION是泛函,通过改变泛函的自变量函数,求泛函极值,一般来说极值不好求,但是可以通过优化计算不断向极值靠近,前提是我们知道有极值就行。 在VAE中变分函数就是隐变量z,这也不是函数呀?它本身确实不是函数,...
这就是变分自编码器(Variational AutoEncoder,VAE)的精髓。 推断网络:用神经网络来估计变分分布q(z; ϕ),理论上q(z; ϕ)可以不依赖x。但由于q(z; ϕ)的目标是近似后验分布p(z|x; θ),其和x相关,因此变分密度函数一般写为q(z|x; ϕ)。推断网络的输入为x,输出为变分分布q(z|x; ϕ)。 生...
用于优化变分推断过程。变分自编码器（VAE）作为第一个尝试这一方法的模型（2013/12），成功地结合了深度学习和变分推断，为数据压缩和生成提供了有效手段。这一创新启发了像Uber工程师团队开发的Pyro，强调深度学习与变分推断的融合。
至此先梳理清楚VAE就是通过一个推断网络+生成网络组成的 另外一个很重要的点,前半段的生成网络q(Z)q(Z)是通过学习样本XX获得的,所以应该写成q(Z|X)的形式,并且我们令推断网络的参数为ϕϕ,生成网络的参数为θθ,避免搞混 所以最终梳理一下标记 ...
变分推断是通过限制后验分布的分解性，将其近似为可分解的分布。以贝叶斯线性回归为例，通过变分法，我们寻找一个近似的参数分布，目标是最大化证据下界（ELBO），这等价于最小化KL散度。在高斯过程回归中，这种分解有助于我们找到参数的合适估计。进一步，变分自动编码器（VAE）利用神经网络结合变分推断，...
变分自编码VAE python代码 cifar10 变分推断 python 问题描述 变分推断是一类用于贝叶斯估计和机器学习领域中近似计算复杂(intractable)积分的技术,它广泛应用于各种复杂模型的推断。本文是学习PRML第10章的一篇笔记,错误或不足的地方敬请指出。 X={x{1},…,x{m}}和隐藏变量Z={z{1},…,z{m}}, 整个模型p(X...
(VAE) to learn the distribution of MR image patches, which models the high-dimensional distribution by a latent parameter model of lower dimensions in a non-linear fashion. The proposed algorithm uses the learned prior in a Maximum-A-Posteriori estimation formulation. We evaluate the proposed ...
变分推断VAE生成图片质量很差,如何解? 关注问题写回答 登录/注册变分法 变分推断VAE生成图片质量很差,如何解?我假设一个A(a,b1)分布为p(z), 假设A(a,b2)作为q(z|x),则得到的KL损失肯定是非常小的,recon loss 也比高斯的要小,但…显示全部 ...
摘要:本文从一种新的视角阐述了变分推断,并证明了 EM 算法、VAE、GAN、AAE、ALI (BiGAN) 都可以作为变分推断的某个特例。其中,论文也表明了标准的 GAN 的优化目标是不完备的,这可以解释为什么 GAN 的训练需要谨慎地选择各个超参数。最后,文中给出了一个可以改善这种不完备性的正则项,实验表明该正则项能增强 ...