4.损失函数:VQ-VAE通常使用重构损失和量化损失来训练模型。重构损失衡量重构数据与原始数据之间的差异,而量化损失则鼓励学习有效的离散表示。 VQ-VAE的优点包括: •高效的表示学习:通过向量量化,VQ-VAE可以学习高效的离散表示,从而减少存储和计算成本。 •更好的生成数据质量:VQ-VAE可以生成具有良好结构的数据,因为...
模型架构:VAE 由一个编码器和一个解码器组成,而 GAN 由一个生成器和一个判别器组成。 损失函数:VAE 通过最小化重构误差和 KL 散度来优化模型参数,而 GAN 通过最小化生成器和判别器之间的对抗游戏来优化模型参数。 概率分布:VAE 通过学习数据的概率分布并最小化 KL 散度来惩罚模型,从而使生成的数据点逼近真实...
从前面的公式中可以看出这个模型和VAE一样都是有嵌套关系的模型,那么生成模型G要想完成前向后向的计算,要先将计算结果传递到判别模型计算损失函数,然后将梯度反向传播回来。那么不可避免地我们会遇到一个问题,如果梯度在判别模型那边消失了,生成模型岂不是没法更新了?生成模型的目标函数如下所示: 如果判别模型非常厉害...
总的损失函数有3个损失项构成: 第1项是隐变量(特征) 的先验损失,就是VAE的KL损失: 第2项是"高层特征"损失,特征在判别器内抽取,假设在判别器的第 层: 这里的特征假设是符合高斯的: 第3项是GAN的判别器损失: ...
损失函数：CVAE https://arxiv.org/abs/1406.5298 DVAE https://arxiv.org/abs/1511.06406 AAE https://arxiv.org/abs/1511.05644 原文地址：最后，附GitHub原文地址：https://github.com/hwalsuklee/tensorflow-generative-model-collections/blob/master/README.md 还可查看不同GAN与VAE变体在MNIST及Fasion-...
此处再复述一遍f-VAEGAN-D2的损失函数设置。对于VAE部分的Encoder设置为E(x,a),它将输入特征x计算为潜在表征z,使用解码器G(z,a)从z重构x(解码器与WGAN共享作为条件生成器)。对于E和G,以嵌入a作为条件,VAE优化函数为 (1)LV=KL(E(x,a)||p(z|a))−EE(x,a)[logG(z,a)] ...
所提出的损失函数如下：这个思路对于难以参数化的分布来说应该是再合适不过了。当然，这个正则项会带来一些负面效果，例如会驱使模型生成一些不合理的样本，这个特性在我们的实验中也完整地体现了。3、训练 IZF的训练完全依赖于梯度下降，因此十分方便快捷。我们使用三项目标函数的组合作为最终的损失函数：其中 即单个样本...
基于流的生成模型是精确的对数似然模型,有易处理的采样和潜在变量推理。基于流的模型将一堆可逆变换应用于来自先验的样本,以便可以计算观察的精确对数似然。与前两种算法不同,该模型显式地学习数据分布,因此损失函数是负对数似然。 在非线性独立分量分析中,流模型f被构造为一个将高维随机变量x映射到标准高斯潜变量z=...
由于损失函数中还有其他项，因此存在模型生成图像的精度和本征向量的分布与单位高斯分布的接近程度之间存在权衡（trade-off）。这两部分由两个超参数λ_1 和λ_2 来控制。GAN GAN 是根据给定的先验分布生成数据的另一种方式，包括同时进行的两部分：判别器和生成器。判别器用于对「真」图像和「伪」图像进行分类，...
VAE与WGAN的损失函数 生成器G(z,c)接受随机噪声zp(文中假设zp∼N(0,1))和条件c,生成特征空间X上的CNN特征x^。判别器D(x,c)判断一对特征和类别嵌入是真实的还是生成的。GAN的优化目标(实际上就是WGAN的损失函数:'Earth-Mover'距离+梯度惩罚项)为: ...