VQ-VAE(Vector Quantized Variational Autoencoder)是一种基于变分自动编码器(VAE)和向量量化(Vector Quantization)的深度学习模型。它结合了自动编码器和向量量化的优点,用于学习高效的数据表示。 VQ-VAE的一般工作流程: 1.编码器(Encoder):输入数据经过编码器,将其映射到潜在空间中的低维表示。这个低维表示通常是离散...
在VQ-VAE中,通过矢量量化步骤避免了后验崩溃。 矢量量化变分自编码器(VQ-VAE) 离散表示可以有效地用来提高机器学习模型的性能。人类语言本质上是离散的,使用符号表示。我们可以使用语言来解释图像。因此在机器学习中使用潜在空间的离散表示是一个...
简介:VQ-VAE 是变分自编码器(VAE)的一种改进。这些模型可以用来学习有效的表示。本文将深入研究 VQ-VAE 之前,不过,在这之前我们先讨论一些概率基础和 VAE 架构。 VQ-VAE 是变分自编码器(VAE)的一种改进。这些模型可以用来学习有效的表示。本文将深入研究 VQ-VAE 之前,不过,在这之前我们先讨论一些概率基础和 ...
在语音数据上,VQ-VAE成功地学习到了与音素类似的离散表示。实验包括: 语音重构:使用VQ-VAE重构语音信号,保持了内容不变,但波形有所不同。 说话人转换:通过改变解码器的说话人ID,实现了语音内容相同但声音不同的效果。 无监督音素学习:模型在完全无监督的情况下,学到了与真实音素高度相关的表示。 3.3 视频生成 ...
矢量量化变分自编码器(VQ-VAE) 离散表示可以有效地用来提高机器学习模型的性能。人类语言本质上是离散的,使用符号表示。我们可以使用语言来解释图像。因此在机器学习中使用潜在空间的离散表示是一个自然的选择。 首先,编码器生成嵌入。然后从码本中为给定嵌入选择最佳近似。码本由离散向量组成。使用L2距离进行最近邻查找...
在VQ-VAE中,通过矢量量化步骤避免了后验崩溃。 矢量量化变分自编码器(VQ-VAE) 离散表示可以有效地用来提高机器学习模型的性能。人类语言本质上是离散的,使用符号表示。我们可以使用语言来解释图像。因此在机器学习中使用潜在空间的离散表示是一个自然的选择。
这样,VQ-VAE总体的损失函数可以写成:(由于算上了重建误差,我们多加一个$\alpha$用于控制不同误差之间的比例) 总结 VQ-VAE是一个把图像编码成离散向量的图像压缩模型。为了让神经网络理解离散编码,VQ-VAE借鉴了NLP的思想,让每个离散编码值对应一个嵌入,所有的嵌入都存储在一个嵌入空间(又称"codebook")里。这样,...
具体来说,VQ-VAE 使用一个编码器将输入数据映射到潜在空间中,然后将每个潜在向量映射到代码本中最近的向量,从而实现离散化。在训练过程中,VQ-VAE 旨在最小化重构误差和 VQ 误差。其中,重构误差度量了观测数据与生成数据之间的差异,而 VQ 误差则度量了潜在向量与其对应的代码本向量之间的距离。训练过程中,我们通过...
1.1 为什么VQ-VAE想要把图像编码成离散向量? 1.2 VQ-VAE引入codebook(即embedding space嵌入空间) 1.3 VQ-VAE的工作过程 2 VQ-VAE实现方法 2.1 VQ-VAE的编码器怎么输出离散向量。 2.2 VQ-VAE怎么优化编码器和解码器 2.3 VQ-VAE怎么优化嵌入空间 3 总结评价 ...
VQ-VAE是一个强大的无监督表征学习模型,它学习的离散编码具有很强的表征能力,最近比较火的文本转图像模型StableDiffusionV2(本来应该是)、DALL-E也是基于VQ-VAE的,而且最近的一些基于masked image modeling的无监督学习方法如BEiT也用VQ-VAE得到的离散编码作为训练目标。这篇文章将讲解VQ-VAE的原理以及具体的代码实现...