VAE 和 GAN 的主要区别在于它们的目标和模型结构。VAE 通过学习数据的概率分布并最小化重构误差和 KL 散度来优化模型参数,而 GAN 通过生成器和判别器之间的对抗游戏来学习数据的概率分布。 VAE 和 GAN 在实践中的性能如何? VAE 在实践中表现良好,尤其是在生成连续数据(如图像)时。然而,GAN 在实践中的性能更高...
损失函数方面,除了必要的重构损失外,VAE 还增添了一个损失函数(见上图 Minimize2 内容),这同样是必要的部分,因为如果不加的话,整个模型就会出现问题:为了保证生成图片的质量越高,编码器肯定希望噪音对自身生成图片的干扰越小,于是分配给噪音的权重越小,这样只需要将(σ1, σ2, σ3)赋为接近负无穷大的值就好了。
VAE-GAN任务的目标与VAE相同,都是要学习给定数据集内样本的隐变量,VAE希望学习到的隐变量符合标准正态分布,它是通过训练编码器和解码器来达到目的,学到的隐变量也可以认为是样本的特征,分布在样本的一个子空间中。 2. 问题和解决思路 VAE的损失有两项,一项是KL散度,另一项的表达式是:在VAE中使...
VAE的损失函数是基于重构误差的，它的目标是最小化输入数据和生成数据之间的重构误差。而GAN的损失函数是...
由于损失函数中还有其他项，因此存在模型生成图像的精度和本征向量的分布与单位高斯分布的接近程度之间存在权衡（trade-off）。这两部分由两个超参数λ_1 和λ_2 来控制。GAN GAN 是根据给定的先验分布生成数据的另一种方式，包括同时进行的两部分：判别器和生成器。判别器用于对「真」图像和「伪」图像进行分类，...
由于损失函数中还有其他项,因此存在模型生成图像的精度,同本征向量的分布与单位高斯分布的接近程度之间存在权衡(trade-off)。这两部分由两个超参数λ_1 和λ_2 来控制。 GAN GAN 是根据给定的先验分布生成数据的另一种方式,包括同时进行的两部分...
基于上面的例子,两个模型的目标就可以统一成一个充满硝烟味的目标函数。 上面这个公式对应的模型架构如图10-5所示。 图10-5 GAN的基本形式 对应的模型学习算法伪代码如下所示: def GAN(G,D,X): # G 表示生成模型 # D 表示判别模型 # X 表示训练数据 for iter in range(MAX_ITER): for step in range...
GAN 的核心概念包括生成器(generator)和判别器(discriminator)。生成器生成假数据,判别器判断假数据和真实数据之间的差异。GAN 通过最小化生成器和判别器之间的对抗游戏来学习数据分布。 1.2.3 联系 VAE 和 GAN 都是用于学习数据分布的生成模型,它们的目标是生成类似于训练数据的新样本。然而,它们的方法和目标函数是...
1、生成流是否比GAN和VAE更适用于零样本识别任务？2、所提出的iMMD损失函数是否能够解决零样本识别中普遍存在的偏移问题？具体而言，给定图（a）所示四类仿真数据，其中三类可见，一类不可见。图（b)是我们方法生成的数据分布结果，图（c）和（d)分别是GAN和VAE加上我们提出的iMMD损失的结果。显而易见，GAN和VAE...
基于上面的例子,两个模型的目标就可以统一成一个充满硝烟味的目标函数。 上面这个公式对应的模型架构如图10-5所示。 图10-5 GAN的基本形式 对应的模型学习算法伪代码如下所示: def GAN(G,D,X): # G 表示生成模型 # D 表示判别模型 # X 表示训练数据 ...