VAE虽然也称是AE(AutoEncoder)的一种,但它的做法(或者说它对网络的诠释)是别具一格的。在VAE中,它的Encoder有两个,一个用来计算均值,一个用来计算方差,这已经让人意外了:Encoder不是用来Encode的,是用来算均值和方差的,这真是大新闻了,还有均值和方差不都是统计量吗,怎么是用神经网络来算的? 事实上,我觉得...
谷歌:beta-vae 可以媲美infogan的无监督学习框架-多图-及代码; [5] https://github.com/vaxin/TensorFlow-Examples/blob/master/examples/3_NeuralNetworks/variational_autoencoder.py
一. 前言 变分自编码器(Variational Autoencoder, VAE)发表于 2014 年机器学习顶级会议 ICLR [1],并在 2024 年获得了 ICLR 的时间检验奖(个人认为,时间检验奖的含金量大于最佳论文奖)。这篇论文为当前图像生…
Kingma, Diederik P., and Max Welling. “Auto-encoding variational bayes.”arXiv preprint arXiv:1312.6114(2013). 论文的理论推导见:https://zhuanlan.zhihu.com/p/25401928 中文翻译为:变分自动编码器 转自:http://kvfrans.com/variational-autoencoders-explained/ 下面是VAE的直观解释,不需要太多的数学知识。
变分自动编码器(Variational autoEncoder,VAE)是生成模型的一种。这些方法的主要目标是从对象的学习分布中生成新的采样数据。2014 年,Kingma et al.提出了这种VAE生成模型,该模型可以从隐变量空间的概率分布中学习潜在属性并构造新的元素。 VAE 包含两个部分:编码器 encoder 和解码器 decoder。如图所示,编码器计算每个...
变分自动编码器(Variational autoEncoder,VAE)是生成模型的一种。这些方法的主要目标是从对象的学习分布中生成新的采样数据。2014 年,Kingma et al. [3]提出了这种生成模型,该模型可以从隐变量空间的概率分布中学习潜在属性并构造新的元素。 VAE 包含两个部分:编码器 encoder...
本文对 Autoencoder (AE) 和variational Autoencoder (VAE) 进行了详细的介绍,它们分别是主要用于数据压缩和数据生成。 VAE 解决了 AE 的非正则化潜在空间的问题,这使其能够从潜在空间中随机采样的向量生成数据。以下是 AE和VAE的关键点总结 自编码器 (AE) ...
变分自编码器(Variational Autoencoder, VAE)是一种强大的生成模型,它结合了概率图模型与神经网络技术的优势,广泛应用于数据生成、表示学习和数据压缩等领域。本文将带您深入了解VAE的基本原理、实现方式及其在多个领域的实际应用。 VAE的基本原理 自编码器(Autoencoder)基础 首先,我们需要了解自编码器的基本概念。自编...
本文对 Autoencoder (AE) 和variational Autoencoder (VAE) 进行了详细的介绍,它们分别是主要用于数据压缩和数据生成。VAE 解决了 AE 的非正则化潜在空间的问题,这使其能够从潜在空间中随机采样的向量生成数据。以下是 AE和VAE的关键点...
日本北海道大学提出 Gromov-Wasserstein Autoencoders（GWAE），将变分自编码器 Variational Autoencoder (VAE) 重写为数据和表示之间的最优传输的灵活表征学习框架。学习高维数据的低维表示是无监督学习中的基本任务，因为这种表示简明地捕捉了数据的本质，并且使得执行以低维输入为基础的下游任务成为可能。变分自编码器（...