在autoencoder模型中,我们加入一个编码器,它能帮我们把图片编码成向量。然后解码器能够把这些向量恢复成图片。 我们现在获得了一个有点实际用处的网络了。而且我们现在能训练任意多的图片了。如果我们把这些图片的编码向量存在来,那以后我们就能通过这些编码向量来重构我们的图像。我们称之为标准自编码器。 但是,我们想...
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,并能够生成新的数据样本。与传统的自编码器不同,VAE在编码器和解码器之间引入了概率分布的概念,使得生成的样本更加多样化和连续。 1.1 VAE的结构 VAE的结构由两个主要部分组成:编码器和解码器。 编码器(Encoder)...
2. 正文 这篇博客集各博客之长,比较简洁易懂:因为有的博客交代清楚了原理,但损失函数部分比较迷惑,有的是公式比较清晰,但原理比较迷惑,我从我个人的角度,把我认为比较直观的地方做一个总结。 AE(Auto-Encoder)自编码器 VAE(Variational Auto-Encoder)变分自编码器 变分在哪里? 2.1 整体结构 编码器就是想把一个...
二、变分自编码器原理 三、变分自编码器推导 一、变分自编码器概述 变分自编码器(Variational Auto-Encoders,VAE)作为深度生成模型的一种形式,是由 Kingma 等人于 2014 年提出的基于变分贝叶斯(Variational Bayes,VB)推断的生成式网络结构。与传统的自编码器通过数值的方式描述潜在空间不同,它以概率的方式描述对潜在...
encoder(x) mu = self.fc_mu(h) logvar = self.fc_logvar(h) return mu, logvar def reparameterize(self, mu, logvar): std = torch.exp(0.5 * logvar) eps = torch.randn_like(std) # 采样自标准正态分布 return mu + eps * std def decode(self, z): return self.decoder(z) def ...
首先，我们使用nn.TransformerEncoderLayer创建了编码器层，并指定了模型维度d_model、多头注意力机制的头数nhead以及前馈神经网络的维度dim_feedforward。然后，我们通过nn.TransformerEncoder将这些编码器层堆叠起来，形成编码器。同样地，我们也定义了解码器层和解码器，以及用于处理解码输出的线性层。在定义完这些组件后...
其中,变分自编码器(Variational Autoencoder,简称VAE)作为一种独特的生成模型,凭借其强大的潜力和灵活性,在无监督学习领域占据了重要地位。VAE由Kingma等人在2014年提出,它的核心思想基于变分贝叶斯推断。接下来,我们将深入探讨VAE的原理、结构和实现方式。 一、VAE的原理 VAE是一种生成模型,它的目标是通过学习数据分布...
变分自编码器VAE的数学原理 变分自编码器(VAE)是一种应用广泛的无监督学习方法，它的应用包括图像生成、表示学习和降维等。虽然在网络架构上经常与Auto-Encoder联系在一起，但VAE的理论基础和数学公式是截然不同的。本文将讨论是什么让VAE如此不同，并解释VAE如何连接“变分”方法和“自编码器”。本文更专注于VAE的...
VAE---变分自编码器 1、AE模型回顾 2、关于分布 3、VAE的思路与实现 4、VAE的原理 5、本质 6、总结 1、AE模型回顾 AE(Auto-Encoder)模型,它的逻辑如下所示: 其中,x是真实数据构成的样本空间里面的一个采样值,z是Encoder编码得到的latent code(隐编码),最后经过Decoder解码出来一个接近x的值。 理论上,x的...