变分自编码器(Variational Auto-Encoders,VAE)是深度生成模型的一种形式(GAN也是其中一种),VAE是基于变分贝叶斯推断的生成式网络结构。传统自编码器是通过数值方式描述潜在空间的不同,而VAE以概率的方式描述潜在空间的不同,是一种无监督式学习的生成模型。 举个简单的例子说明变分自编码模型,输入一张照片,想描述其中...
第一步,我们利用NN Decoder来求解μ(z)和σ(z),等价于求出了P(x|z); 第二步,我们利用NN Encoder来求解P(x|z),其中P可以表示任何的分布。 其实,在整个VAE模型中,我们并没有去使用P(z)(隐变量空间的分布)是正态分布的假设,我们用的是假设P(z|x)(后验分布)是正态分布!! 参考:深度理解变分自编码器...
2014 年,Kingma et al.提出了这种VAE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 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...
VAE（Variational Autoencoder）是一种生成模型，主要用于无监督学习任务，如数据降维、特征提取和生成新样本等。VAE模型结构主要包括编码器（Encoder）和解码器（Decoder）两部分，以及一个潜在空间（Latent Space）。1.VAE模型概述 VAE的核心思想是将原始数据映射到一个潜在空间，再通过解码器将潜在空间中的向量还原为...
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...
图10-1 VAE模型结构图 图中粗框表示求解Loss的部分。虚线展现了两个模块之间数据共享的情况。可以看出图的上半部分是优化Encoder的部分,下面是优化Decoder的部分,除了Encoder和Decoder,图中还有三个主要部分。 Encoder的Loss计算:KL散度。 z的重采样生成。
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):将输入数据( x )映射到一个潜在变量的分布参数上,通常是均值( \mu )和方差( \sigma )。 解码器(Decoder):将从潜在变量分布中采样的变量( z )映射回数据空间,生成新的数据样本。
图3. VAE 结构框架 1.3.1 encoder 为了训练 decoder,我们需要一个辅助的 encoder 网络(又称 recognition model)(如图3)。encoder 的输入为n维,输出为2×m维。同 decoder 一样,encoder 可以为任意结构。 图4. encoder 1.3.2 采样(sampling) 我们将 encoder 的输出(2×m个数)视作分别为m个高斯分布的均值(z...
mu=tf.nn.bias_add(tf.matmul(L2, w_encoder_mu), b_encoder_mu) log_sigma_sq=tf.nn.bias_add(tf.matmul(L2, w_encoder_var), b_encoder_var) eps= tf.random_normal([batch_size, h_dim], 0, 1, dtype =tf.float32) sigma=tf.sqrt(tf.exp(log_sigma_sq)) ...
在深度学习的广阔天地中,自编码器(Autoencoder, AE)和变分自编码器(Variational Autoencoder, VAE)是两个引人注目的无监督学习模型。特别是VAE,由于其独特的生成能力和概率建模特性,在图像生成、数据压缩等领域展现出强大的潜力。本文将简明扼要地介绍VAE的基本原理、结构、训练方法及其在深度学习中的应用。 VAE的基本...