VAE和AE在训练集上的重构误差基本接近,而两者在测试集(训练集之外的数据)上的重构误差相差较大,明显的VAE的重构性能要好于AE。 四、总结 VAE与AE作为自编码器,都可以实现对高维特征数据的降维和重构,但AE侧重于对已有的数据样本进行压缩和还原;VAE则更侧重于对未知数据的生成能力。 AE的损失函数仅由重构数据和原...
这样一来,VAE 就跟 普通的AE 差不多了,仍然容易有空隙。而我们希望学到的 隐空间Z 是连续、稠密、聚在一团而又能很好分开(distinct)不同标签的。 为了避免这个问题,就在损失函数中加入了KL loss。这样,loss = reconstruction loss + KL loss。 KL loss 是 方差为μ,标准差为σ的分布N(μ, σ²) 与 ...
因此可以产生出一些新的数据,所以VAE更具有创造性,更偏向于数据生成。 假如我们有M个数据X,Latent code是N维度的,经过AE后训练的好的话,也就是在N为空间上产生了M个点,所以我们只能把这些数据作为压缩降维和取噪,数据集可以通过AE网络参数保存下来,以前我们需要保存M个数据,现在只需要保存对应的latent code和decod...
AE特点就是: 自动编码器是数据相关的(data-specific 或 data-dependen... 查看原文 由Adversarially Learned Inference引发 p(x,z')和q(x',z)相同,也就是联合概率分布相同,最终使得生成数据与原始数据相同。 可见和VAEGAN的区别,一个是取消了loss,另一个是判别器的输入是x,z而不是单独的x...,同时增加了...
VAE 与 AE 的区别? latent variable,隐变量或潜在变量,也称为latent code。 A latent variable is a variable that is inferred using models from observed data. 隐变量是指通过模型从观测数据中推断出来的变量。比如,我们将一个输入对象送入一个神经网络的编码层(Nerual Network Encoder, NN-Encoder),得到的由...
VAE在此基础上，⽣成Z前，添加⽅差（即噪⾳），构成⼀个分布式结构，其它基本与AE相同。⼀、简单介绍 变分⾃编码器（Variational Autoencoder，VAE），依据李宏毅⽼师的讲解，VAE作为⼀个⽣成模型，其基本思路是很容易理解的：把⼀堆真实样本通过编码器⽹络变换成⼀个理想的数据分布，然后这个数据...
VAE原理与数学推导 VAE基于高斯混合模型，通过数学推导解释其原理。VAE与AE区别 VAE与AE在模型架构、生成效果和应用领域存在明显差异。写在最后 本文提供了一个关于自编码器、变分自编码器及其应用的概述，旨在激发读者对深度学习领域的进一步探索。如有学习交流或求职需求，可通过指定方式加入相关群组。已整理...
【自然语言处理系列】自编码器AE、变分自编码器VAE和条件变分自编码器CVAE 作者:CHEONG 公众号:AI机器学习与知识图谱 研究方向:自然语言处理与知识图谱 本文主要分享自编码器、变分自编码器和条件变分自编码器的相关知识以及在实际实践中的应用技巧,原创不易转载请注明出处,原稿获取请关注公众号【AI机器学习与知识图谱...
VAE乳液是醋酸乙稀-乙烯共聚乳液的简称,是以醋酸乙烯和乙烯单体为基本原料,与其它辅料通过乳液聚合方法共聚而成的高分子乳液。 乙烯与醋酸乙烯共聚物是乙烯共聚物中最重要的产品,国外一般将其统称为EVA。但是在我国,人们根据其中醋酸乙烯含量的不同,将乙烯与醋酸乙烯共聚物分为EVA树脂、EVA橡胶和VAE乳液。醋酸乙烯含量小于...
CNN,GAN,AE和VAE概述 :34CNN表示卷积神经网络。这是一种特殊类型的神经网络,是为具有空间结构的数据而设计的。例如,具有自然空间顺序的图像非常适合于CNN。卷积神经网络由许多“filters”组成,它们对数据进行卷积或滑动,并在每个滑动位置产生激活。这些激活产生一个“featur... ...