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的,而不是连续的。 2.量化器(Quantizer):VQ-VAE使用向量量化器来将连续的潜在表示映射到一个有限的离散集合中。这个过程可以看作是将连续的潜在表示量化为离散的代表向量。 3.解码器(Decode...
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...
在训练好VQ-VAE后,我们并不能直接使用VQ-VAE模型的Decoder用作生成式任务,还需要训练一个先验模型来实现数据生成,拿图像来举例子,论文中采用的就是PixelCNN模型,与以往不同的是,PixelCNN模型的输入并不是图像所对应的pixels,而是VQ-VAE模型学到的那个离散编码。首先,我们需要使用已经训练好的VQ-VAE对训练图像进行推...
VQ-VAE使用了如下方式关联编码器的输出与解码器的输入:假设嵌入空间已经训练完毕,对于编码器的每个输出向量 ,找出它在嵌入空间里的最近邻 ,把 替换成 作为解码器的输入。 就这样,我们知道了VQ-VAE是怎么生成离散编码的。VQ-VAE的编码器其实不会显式地输出离散编码,而是输出了多个「假嵌入」 。之后,VQ-VAE对每个...
可见,VQ-VAE最大的贡献是提供了一种图像压缩思路,把生成大图像的问题转换成了一个更简单的生成「小图像」的问题。图像压缩成离散向量时主要借助了嵌入空间,或者说"codebook"这一工具。这种解决问题的思路可以应用到所有图像生成类任务上,比如超分辨率、图像修复、图像去模糊等。所以近两年我们能看到很多使用了codebook...
VQ-VAE (Vector Quantized Variational AutoEncoder):VQ-VAE 是 VAE 的一种变体,它结合了 VQ 和 VAE 的思想。在 VQ-VAE 中,编码器的输出不再是连续的潜在表示,而是离散的符号,这些符号是通过 VQ 过程从代码本中选出的。这样做的好处是,VQ-VAE 可以更好地处理离散数据(如文本和音频),并且生成的数据通常更加...
DeepMind 最近提出的 VQ-VAE 是一种简单而强大的生成模型，结合向量量化和变分自编码器学习离散表示，实现在图像识别、语音和对话等任务上的无监督学习。近期，图像、音频、视频领域生成模型的发展产生了惊人的案例与应用。同时，few-shot 学习、域适应或强化学习这样具有挑战性的任务也极为依赖从原始数据学习到的表征...
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...
VAE引入了变分推断，通过正态分布建模隐变量，引入采样步骤并确保隐变量分布与标准正态分布相近。VAE的loss包含两个部分：重建损失与KL散度，旨在平衡输出与输入的相似性，以及隐变量分布的正态化。重参数技巧在采样步骤中引入梯度计算，支持反向传播更新模型参数。三、维奎维自编码器（VQ-VAE）VQ-VAE首次...
DeepMind 最近提出的 VQ-VAE 是一种简单而强大的生成模型,结合向量量化和变分自编码器学习离散表示,实现在图像识别、语音和对话等任务上的无监督学习。 近期,图像、音频、视频领域生成模型的发展产生了惊人的案例与应用。同时,few-shot 学习、域适应或强化学习这样具有挑战性的任务也极为依赖从原始数据学习到的表征。