VAE虽然也称是AE(AutoEncoder)的一种,但它的做法(或者说它对网络的诠释)是别具一格的。在VAE中,它的Encoder有两个,一个用来计算均值,一个用来计算方差,这已经让人意外了:Encoder不是用来Encode的,是用来算均值和方差的,这真是大新闻了,还有均值和方差不都是统计量吗,怎么是用神经网络来算的? 事实上,我觉得...
但是还有最后一个问题,我们在encoder中输入x,得到Q的均值和方差后,是通过对这个分布采样得到z的,这个操作的梯度可不能反传啊,不解决这个问题,整个网络就无法训练。VAE的作者用了一个trick,引入一个\epsilon \sim N(0, 1),然后我们从这个分布里采样一个\epsilon,让z取值为Q的均值+Q的标准差*\epsilon,这样就...
变分自编码器(VAE)是一种基于概率的生成模型,它通过学习输入数据的潜在表示来生成新的数据。VAE的核心组成包括两个主要部分:编码器(Encoder)和解码器(Decoder)。 编码器:VAE的编码器负责将输入数据映射到一个潜在空间(latent space)中的表示。这一过程涉及到了概率分布的估计,通常是假设潜在空间遵循高斯分布。 解码...
由于函数gϕ()实现了从观测数据到隐含数据的转变,因此这个模型被称为Encoder模型。 接下来是第一个优化目标,也就是让公式左边第一项的似然期望最大化。这一部分的内容相对简单,由于前面的Encoder模型已经计算出了一批观察变量X对应的隐含变量z,那么这里就可以再建立一个深层模型,根据似然进行建模,输入为隐含变量z,...
变分自编码器(Variational Autoencoder, VAE)是一种生成模型,在人工智能生成内容(AI-Generated Content, AIGC)领域中具有广泛的应用。本文将介绍VAE的基本原理、技术细节,并通过代码实例展示其在AIGC中的具体应用。 1. 变分自编码器的基本原理 VAE是Kingma和Welling在2013年提出的一种生成模型,旨在学习数据的潜在表示...
变分自动编码器(Variational autoEncoder,VAE)是生成模型的一种。这些方法的主要目标是从对象的学习分布中生成新的采样数据。2014 年,Kingma et al. [3]提出了这种生成模型,该模型可以从隐变量空间的概率分布中学习潜在属性并构造新的元素。 VAE 包含两个部分:编码器 encoder...
VAE 包含两个部分:编码器 encoder 和解码器 decoder。如图所示,编码器计算每个输入数据X ={X1,X2...,Xn}的低维均值和方差,然后从隐变量空间采样,得到Z={Z1,Z ...,Zn},通过解码器生成新数据Y ={Y1,Y2...,Yn}。我们希望从隐变量空间中的采样的数据 Z 遵循原始数据 X 的概率分布,这样根据采样数据 ...
变分自编码器Variational Auto-Encoder(VAE) 什么是VAE VAE与GAN 都是做生成的model,用来构建一个从隐变量 Z 生成目标数据 X 的模型,其中是有差别的。 GAN与VAE都是在假设data服从某些常见的分布,比如正太分布,前提下去实现的,训练一个 X=g(Z)的model,GAN与VAE都是在进行分布之间的变换,将原来的概率分布...
VAE算法作为一种简洁的数据增强方法，其理论、代码和实践概述如下：理论： 核心结构：VAE以EncoderDecoder结构为核心。Encoder将输入数据映射到隐空间Z，Decoder则将隐空间的表征解码回原始输入。 无监督训练：VAE在无监督训练中仅关注输入与输出的一致性，通过优化重构误差来训练模型。 数据增强机制：通过在隐...
变分编码器(Variational Auto-Encoder,VAE)比较GAN以构建一个从隐变量Z生成目标数据X的模型为目标基本,假设Z服从常见分布(例正太分布),训练一个模型X=g(Z),将原来的概率分布映射到训练集的概率分布,即进行分布之间的变换。 举个例子,中间的单值即为传统自编码器的方式,而变分自编码器使用概率属于来描述潜在属性。