model.add(Reshape((128, 7, 7), input_shape=(128*7*7,))) model.add(UpSampling2D(size=(2, 2))) model.add(Convolution2D(out_channel=64, kernel_height=5, kernel_width=5, border_mode='same')) model.add(Activation('tanh')) model.add(UpSampling2D(size=(2, 2))) model.add(Convoluti...
GAN不能显式得到潜在变量的分布,但是生成的数据效果相对更好。 1. VAE model 既然输入数据的分布我们无法得知,我们是否可以迂回一下,定义输入数据X之后的隐状态来达到目的呢? 其中P(Z|X)称为后验分布, 并假设P(Z|X)服从正态分布,正态分布有两组参数,分别是均值\mu和方差\sigma^{2}。因此,encode神经网络就...
而隐式生成模型则无法直接model这个似然,比如GAN,你随机sample一个z,它对应的x是隐式地存在的(或者说我们拿不到z对应的x),那么就无法直接算p(x|z)。】 来看一张生成式模型(Generative Models)大家族: 下面我们主要讲VAE (Variational Autoencoder)。 Variational Autoencoder Paper传送门: VAE中引入一个隐变量z...
实际上,VAE和AE在建模方面存在很大的区别,从本质上讲,VAE是一种基于变分推断(Variational Inference, Variational Bayesian methods)的概率模型(Probabilistic Model),它属于生成模型(当然也是无监督模型)。 常拿GAN与VAE进行对比学习,希望构建一个从隐变量Z生成目标数据X的模型,但是实现上有所不同。更准确地讲,它们...
model.cuda() reconstruction_function = nn.MSELoss(size_average=False) def loss_function(recon_x, x, mu, logvar): """ recon_x: generating images x: origin images mu: latent mean logvar: latent log variance """ BCE = reconstruction_function(recon_x, x) # mse loss ...
生成模型(Generatitve Models)在传统机器学习中具有悠久的历史。 主要有如下几种生成模型:autoregressive models 、VAE、GAN、flow、DDPM。 上图摘自:https://m.thepaper.cn/baijiahao_19541556 2 Autoregressive model 自回归模型(英语:Autoregressive model,简称AR模型),是统计上一种处理时间序列的方法,用同一变数例...
model=VAE(784,512,20).to(device)#初始化模型 optimer=torch.optim.Adam(model.parameters(),lr=1e-3)#初始化优化器 loss_fn=nn.MSELoss(reductinotallow="sum")#均方差损失 epochs=100#训练100轮forepochintorch.arange(epochs):all_loss=0dataloader_len=len(dataloader.dataset)fordataintqdm(dataloader,...
model.train() train_loss =0fori, (data, _)inenumerate(train_loader): data = data.to(torch.device("cpu")) optimizer.zero_grad() recon_batch, mu, logvar = model(data) loss = loss_function(recon_batch, data, mu, logvar) loss.backward() ...
model=VAE(input_dim,hidden_dim,latent_dim)optimizer=optim.Adam(model.parameters(),lr=1e-3)# 训练模型epochs=10forepochinrange(epochs):model.train()train_loss=0forbatch_idx,(data,_)inenumerate(train_loader):data=data.view(-1,input_dim)optimizer.zero_grad()x_reconstructed,mu,logvar=model(...
class VAE(models.Model):def __init__(self, encoder, decoder, prior, **kwargs):super(VAE, self).__init__(**kwargs)self.encoder = encoderself.decoder = decoderself.prior = priorself.noise_log_var = self.add_weight(name='var', shape...