自编码器(AE)的编码器(encoder)无法单独使用,是由于编码器(encoder)生成的压缩数据没有规律,我们无法自造出类似的。 变分自编码器(VAE)为了实现新的功能,其编码器(encoder)不但要压缩数据,而且要使得压缩后的数据具备某种规律。这样,我们根据这种规律来自造,与编码器(encoder)压缩后类似的数据,就能用解码器(decoder)生成类似但异
1. AE AE(Autoencoder),自动编码器。自编码器的初衷是为了数据降维,假设原始特征x维度过高,那么我们希望通过编码器E将其编码成低维特征向量z=E(x),编码的原则是尽可能保留原始信息,因此我们再训练一个解码器D,希望能通过z重构原始信息,即x≈D(E(x)),其优化目标一般是 我们常用的encoder-decoder即为最简单的...
组合编码器和解码器,构建整个 VAE。 classVAE(nn.Module):def__init__(self):super(VAE,self).__init__()self.encoder=Encoder()self.decoder=Decoder()defreparameterize(self,mu,logvar):std=torch.exp(0.5*logvar)# 求标准差eps=torch.randn_like(std)# 随机数returnmu+eps*std# 从潜在空间采样deffor...
本教程将详细介绍如何使用Python和PyTorch库实现一个简单的VAE,并展示其在MNIST数据集上的应用。 什么是变分自编码器(VAE)? 变分自编码器(VAE)由编码器、解码器和潜在变量三个主要部分组成: 编码器(Encoder):将输入数据编码为潜在变量的均值和方差。 解码器(Decoder):从潜在变量生成数据。 潜在变量(Latent Variables...
VQ-VAE是2018年提出来的网络结构,其主要的创新点在于提出了Vector Quatization(向量离散化)这一技术,利用Codebook来对压缩图像进行编码,经过离散编码(Codebook)来重构图像。实际上VAE是一个自编码模型,其原理也非常简单。VAE全程是variational autoencoder即变分自编码器,可以分成编码器(encoder)和解码器(decoder) ...
现在你已经了解到了VAE背后的数学理论，那么现在让我们看看通过VAE我们能够生成哪些模型，实验平台为PyTorch。PyTorch的全局架构 class VAE(nn.Module):def __init__(self, latent_dim):super().__init__()self.encoder = nn.Sequential(nn.Linear(28 * 28, 256),nn.ReLU(),nn.Linear(256, 128))self.mu...
4.VAE的Pytorch实现 1)参考代码 model.py # 定义变分自编码器VAEclass Variable_AutoEncoder(nn.Module):def __init__(self):super(Variable_AutoEncoder, self).__init__()# 定义编码器self.Encoder = nn.Sequential(nn.Linear(784, 256),nn.ReLU(),nn.Linear(256, 64),nn.ReLU())# 定义解码器self...
变分自动编码器(Variational Auto Encoders,VAE)是种隐藏变量模型[1,2]。该模型的思想在于:由模型所生成的数据可以经变量参数化,而这些变量将生成具有给定数据的特征。因此,这些变量被称为隐藏变量。 而VAE背后的关键点在于:为了从样本空间中找到能够生成合适输出的样本(就是能输出尽可能接近我们所规定分布的数据),...
VAE通常由编码器(Encoder)和解码器(Decoder)两部分组成。编码器负责将输入数据$x$映射到潜在空间中的点$z$,即计算$z$的均值和方差。解码器则根据潜在变量$z$重构出原始数据$\hat{x}$。具体实现时,通常使用神经网络来构建编码器和解码器。 代码示例(PyTorch) 以下是一个简单的VAE实现示例,使用PyTorch框架。我们...
现在你已经了解到了VAE背后的数学理论,那么现在让我们看看通过VAE我们能够生成哪些模型,实验平台为PyTorch。 PyTorch的全局架构 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 classVAE(nn.Module):def__init__(self,latent_dim):super().__init__()self.encoder=nn.Sequential(nn.Linear(28*28,256),nn...