利用变分推断中对ELBO的推导, 我们可以得到,当所有的数据xi都是独立同分布的采样的时候, 有下面的式子成立: [详细见附录ELBO推导] logpθ(xi)=KL(qϕ(z|x)||pθ(z|x))+L(θ,ϕ;xi) 注意, 这里的所有约束都是单个观测xi 因为第一项是我们需要最小化的KL散度, 且logpθ(xi)...
Variational Autoencoders, 1. 理解篇 自编码器流程 VAE 自编码器Autoencoder通过编码器生成特征,然后解码器重构出原来的特征,让重构出来的特征和输入的特征尽可能相似即可。变分自编码器生成的不再是简单的特征,而是一个分布。包括均值m,σ是方差,e是按照正太分布采样出来的。最后生成的特征out=m+exp(σ)×e。避...
在之前的文章中(英文原文,中文翻译),我们介绍了 GANs。本文将继续介绍另一种深度生成模型 —— VAE。简单来说,VAE 是一种特殊的自编码器(Autoencoder),编码之后得到的隐空间(latent space)具有良好的规则,可以生成有意义的新数据。VAE 名字中的“变分”(variational)一词来源于其编码方式与统计学中的变分推断(var...
当Q完全符合理想分布时,这个误差项就为0,而等式右边就是我们可以使用梯度下降进行优化的,这里面的Q(z|DX)特别像一个DX->z的编码器,P(DX|z)特别像z->DX的解码器,这就是VAE架构也被称为自编码器的原因。
论文:Auto-Encoding Variational Bayes git: AntixK/PyTorch-VAE: A Collection of Variational Autoencoders (VAE) in PyTorch. 1、原文作者在深度学习上的实战理论指导 2、具体原理框图如下: VAE主要由编码和解码两部分构成,enconde 和 decode. ...
4200 1 20:10 App 变分自编码器-Variational Autoencoders-数学解释 360 -- 28:18 App 【公式推导】条件流匹配CFM:证明FM和CFM的目标关于参数的梯度一致【3.2节】【定理2】 1527 -- 20:52 App 3.1 从条件概率路径pt(x|x1)和条件向量场ut(x|x1)构造pt和ut【公式推导】 1565 1 21:40 App 【公式推导...
变分自编码器(Variational Autoencoder, VAE)通俗教程,细节、基础、符号解释很齐全 由于微信的公式阅读体验不好,强烈建议点击最下方的“原文阅读”。 VAE在概念属性学习中的作用可参看 deepmind 做通用人工智能的思路 谷歌:beta-vae 可以媲美infogan的无监督学习框架-多图-及代码;...
3Variational Autoencoders Explained 4变分自编码器(一):原来是这么一回事 - 科学空间|Scientific Spaces 1 背景 1.1 应用场景 VAE被广泛用于多媒体生成,包括图像生成,音频合成等。 VAE生成的人脸 1.2 要解决的问题 我们现在期望用一个网络来生成猫的图片,我们可以使用如下图所示的结构,该网络由一些反卷积层(一种...
VAE，即变分编码器，其引入的目的在于通过改进自编码器，增强生成图片的质量和鲁棒性。它的模型结构包含神经网络编码器和解码器，通过添加噪声来实现这一目标。输入数据首先通过编码器，计算出均值和方差编码，其中方差编码用于分配噪声权重，并通过指数运算确保权重为正。编码后的数据结合均值与加权噪声生成...
VAE(Variational Autoencoder)的原理 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 下面是VAE的直观解释,不需要太多的数学知识。