encoder编码器 其包括的输入参数有: ipdb>in_channels3ipdb>latent_channels4ipdb>down_block_types['DownEncoderBlock2D','DownEncoderBlock2D','DownEncoderBlock2D','DownEncoderBlock2D']ipdb>block_out_channels[128,256,512,512]ipdb>layers_per_block2ipdb>act_fn'silu'ipdb>norm_num_groups32 这个编码器...
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物体投到...
接下来,我们定义一个简单的VAE模型,包括编码器和解码器: # 定义编码器classEncoder(tf.keras.Model):def__init__(self,latent_dim):super(Encoder,self).__init__()self.dense_mean=layers.Dense(latent_dim)self.dense_log_var=layers.Dense(latent_dim)defcall(self,inputs):mean=self.dense_mean(inputs...
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...
深入浅出了解生成模型-2:VAE模型原理以及代码实战 VAE or AE 介绍VAE之前了解两个概念:AE(AutoEncoder,自编码器)和VAE(Variational Autoencoder,变自编码器)。AE:自编码器是一种无监督学习神经网络,旨在通过将输入数据压缩到一个低维表示(编码),然后从该表示重建输入数据(解码),来学习数据的特征表示。VAE:变分自...
介绍VAE之前了解两个概念:AE(AutoEncoder,自编码器)和VAE(Variational Autoencoder,变自编码器)。AE:自编码器是一种无监督学习神经网络,旨在通过将输入数据压缩到一个低维表示(编码),然后从该表示重建输入数据(解码),来学习数据的特征表示。VAE:变分自编码器是自编码器的扩展,结合了概率模型和深度学习,通过引入变分...
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...
到这里VAE的核心计算推导就结束了。由于模型推导的过程有些复杂,下面就来看看VAE实现的代码,同时来看看VAE模型生成的图像是什么样子。 实现 本节要介绍VAE模型的一个比较不错的实现——GitHub- cdoersch/vae_tutorial: Caffe code to accompany my Tutorial on Variational Autoencoders,这个工程还配有一个介绍VAE的...