而反向传播时,按下面这个公式求梯度,等价于把解码器的梯度全部传给$z_e(x)$。 这部分的PyTorch实现如下所示。在PyTorch里,x.detach()就是sg(x),它的值在前向传播时取x,反向传播时取0。 通过这一技巧,我们完成了梯度的传递,可以正常地训练编码器和解码器了。 优化嵌入空间 到目前为止,我们的讨论都是建立...
变分自编码器(vae)——重参数化 6.代码实例 # -*- coding: utf-8 -*-"""VAE on mnist"""importtorchimportmatplotlib.pyplotaspltfromtorchvisionimportdatasets,transformsfromtorchimportnn,optimfromtorch.nnimportfunctionalasFfromtqdmimporttqdmimportosos.chdir(os.path.dirname(__file__))'模型结构'classEncod...
变分自编码器(VAE)及其在PyTorch中的实现 变分自编码器(Variational Autoencoder, VAE)是一种生成模型,广泛应用于图像生成、语音合成、异常检测等领域。在这篇文章中,我们将介绍VAE的基本原理,并提供一个基于PyTorch的实现示例,以帮助你更好地理解这一重要的机器学习模型。 什么是VAE? VAE是一种通过变分推断来学习概...
VAEpytorch代码 pytorch self-attention代码 简介 自注意力(self-attention):一个seq2seq的映射运算,具体而言,也就是将输入向量 通过映射(或者说某种函数运算)输出对应的结果 . 向量的维度都为 。对于每个输出 ,就是用自注意力运算生成的,而这个运算原理,其实就是对输入向量进行加权平均罢了,公式为: 在此处 是整个...
4.VAE的Pytorch实现 1)参考代码 model.py # 定义变分自编码器VAE class 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() ) ...
VAE PyTorch 实现 项目网址:github.com/SingleZombie 数据集 在这个项目中,我使用了CelebA数据集。这个数据集有200k张人脸,裁剪和对齐后的图片只有1个多G,对实验非常友好。 CelebA的下载链接可以在官方网站上找到:mmlab.ie.cuhk.edu.hk/pr。 下载好了图片后,可以用下面的代码创建Dataloader。 import os import torc...
跟着大佬搭建VQ-VAE模型(Pytorch代码)—监督学习、计算机视觉 人工智能AI课程 3036 30 2:28:04 揭秘变分自编码器(VAE)背后的数学原理+代码实现 连博AI说 2.7万 54 02:30 【AI绘画】外挂VAE模型有什么用?stable diffusion 外挂VAE详解 旭旭画画 2.3万 111 10:57:23 【生成模型VAE】十分钟跟着博士...
作为Comate,由文心一言驱动的智能编程助手,我将为你提供基于PyTorch的VAE(变分自编码器)的详细代码结构及其相关解释。 1. VAE的基本代码结构 以下是基于PyTorch的VAE的基本代码结构: python import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim from torchvision import datasets, transforms from torch....
在上一篇博客中我们介绍并实现了自动编码器,本文将用PyTorch实现变分自动编码器(Variational AutoEncoder, VAE)。自动变分编码器原理与一般的自动编码器的区别在于需要在编码过程增加一点限制,迫使它生成的隐含向量能够粗略的遵循标准正态分布。这样一来,当需要生成一张新图片时,只需要给解码器一个标准正态分布的隐含...