(1)我们无法确定 encoder产生的latent vectors 所在的latent space 是什么样的,不知道改选择怎么样的随机数才能准确地位于这个latent space中; (2)latent space中存在间隙 这两个问题,第一个问题用于解决应用的问题,实际应用的时候常用的还是uniform,gaussian这些常见的随机数产生器,因此我们自然希望 generative model能...
变分自编码器(Variational Autoencoder, VAE)中的潜在空间(latent space)是一个核心概念,对理解 VAE 的工作原理至关重要。 潜在空间指的是一个较低维度的表示空间,在该空间中,数据的高维特性被编码为更为简洁的形式。在 VAE 框架中,潜在空间充当着数据的内部、抽象表示,通常捕获了数据的基本特征和结构。 在这里插...
VAE作为生成模型的一种,能够通过改变latent space 来生成和训练时不一样的样本。 而这种能力,Auto-Encoder (AE)是做不到的,因为如果不对latent space 的生成进行约束,仅仅是对输出的结果进行约束。那么最终,对于不同的样本输入,得到的latent space 是完全不同的,这会产生什么问题呢?就是这个latent space的映射可能...
变分自编码器(Variational Autoencoder, VAE)是一种生成模型,通过学习数据的隐空间表示(latent space),能够生成与训练数据分布相似的新样本。与传统自编码器不同,VAE 在编码和解码过程中引入了概率模型,可以生成更具多样性和连续性的样本。 应用使用场景 图像生成:生成高质量的图像。 图像重建:对损坏或部分缺失的图像...
潜在向量的采样(Sampling in Latent Space):在VAE中,从潜在空间中采样是生成新数据样本的关键步骤。通过从编码器生成的潜在向量分布中随机采样向量,VAE可以生成新的数据样本。 解码器(Decoder):解码器是VAE中的一部分,它用于将潜在向量解码为实际数据。在图像生成任务中,解码器通常是一个卷积神经网络(CNN),用于将潜...
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原始数据。这种结构使得VAE能够在无标签数据的情况下学习到数据的分布特征,并为生成模型提供有价值的指导。 2.VAE...
变分自编码器(Variational Autoencoder, VAE)中的潜在空间(latent space)是一个核心概念,对理解 VAE 的工作原理至关重要。 潜在空间指的是一个较低维度的表示空间,在该空间中,数据的高维特性被编码为更为简洁的形式。在 VAE 框架中,潜在空间充当着数据的内部、抽象表示,通常捕获了数据的基本特征和结构。
VAE结合了生成模型和编码模型的特点,不仅能够学习数据的低维表示,还能从这种表示中生成新的数据样本,这使得它在数据生成、降维、压缩等领域具有广泛的应用前景。 VAE的基本原理 1. 结构概述 VAE主要由两部分组成:编码器(Encoder)和解码器(Decoder)。编码器负责将输入数据映射到一个潜在空间(latent space),这个空间中...
从这个角度来看,特征降维的过程可以理解成编码器将数据从原始空间压缩到维度较低的编码空间(或者称为隐空间 latent space)中,解码器则是相应的解压缩过程。这种压缩可以是无损的(lossless),即从编码的数据可以完美重构原始数据;也可以是有损的(lossy),即在编码过程中,部分原始信息丢失,数据无法被完美的解码还原。
Multiband VAE: Latent Space Alignment for Knowledge Consolidation in Continual Learning 论文摘要 作者提出了一种新的无监督生成性连续学习方法,该方法通过重新调整变分自动编码器的潜在空间。深度生成模型和其他神经结构一样,也会遭受灾难性遗忘。最近的生成性持续学习工作解决了这个问题,并试图从新数据中学习而不忘记...