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: ...
因此,第二项式子就是VAE 模型架构中第一个损失函数的由来。 3.VQVAE VAE具有一个最大的问题就是使用了固定的先验(正态分布),其次是使用了连续的中间表征,这样会导致图片生成的多样性并不是很好以及可控性差。为了解决这个问题,VQ-VAE选择使用离散的中间表征,同时,通常会使用一个自回归模型来学习先验(例如PixelCNN...
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...
我们想到的的第一个损失函数 但是计算互信息时需要用到P(C|X)这一分布,这个我们是没有的,所以我们模拟VAE的思路用神经网络拟合一个这一的分布,记为Q(c|x),从而上面的损失函数进一步推导为: 最终考研得到InfoGAN所使用的损失函数,如下: InfoGAN目标函数 其中Q(c|x)的网络是由判别器D为主体,然后加了一层全连...
那么D的损失函数中要最小化 -D(G(z)),就是最大化D(G(z)), 也就是要抬高下图中的蓝色点对应的曲线,但是如果没有margin的约束,可以无限制的抬高,所以我们需要一个m,即margin,就是当抬高到m这个距离后就没有惩罚了,所以此时loss就将不再忙着抬高,而是去将real对应的曲线也即D(x)拉小。generator做的...
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数据点的分布。而 GAN 通过生成器和判别器之间的对抗游戏来学习数据的概率分布。
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=...
重构误差是原始数据与重构数据之间的差异。通常,重构误差是一个均方误差(MSE)或交叉熵(cross-entropy)等损失函数的形式。 2.1.4 KL散度(KL divergence) KL散度是一种度量两个概率分布之间的差异的度量标准。在VAE中,KL散度用于衡量编码器对数据的压缩程度。通常,我们希望编码器对数据的压缩程度尽量小,以避免丢失过...
VAE的损失函数是基于重构误差的,它的目标是最小化输入数据和生成数据之间的重构误差。而GAN的损失函数...
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-...