VAE虽然也称是AE(AutoEncoder)的一种,但它的做法(或者说它对网络的诠释)是别具一格的。在VAE中,它的Encoder有两个,一个用来计算均值,一个用来计算方差,这已经让人意外了:Encoder不是用来Encode的,是用来算均值和方差的,这真是大新闻了,还有均值和方差不都是统计量吗,怎么是用神经网络来算的? 事实上,我觉得...
虽然VAE也被视为自编码器(AutoEncoder)的一种,但其方法(或对网络的解释)却独树一帜。在VAE中,编码器分为两部分,一部分用于计算均值,另一部分用于计算方差,这一点已经颇为出人意料:编码器不仅仅是用来编码的,而是用来计算均值和方差的,这确实是一个大新闻。而且,均值和方差通常是统计量,现在却通过神经网络来...
VAE的两个Encoder网络协同工作，一个负责调节噪声强度，当Decoder能力不足时，降低噪声帮助学习；当Decoder成熟时，增加噪声挑战其生成能力，这种动态调整体现了内部对抗的过程。与GAN类似，VAE和GAN都是通过对抗训练，但VAE的对抗性混合在编码和生成过程中，而GAN中鉴别器和生成器是分开的。VAE和GAN的区别在...
尽管VAE 在名字上很像 AE(自动编码器),但其方法(或其对网络的解释)是独特的。在 VAE 中 ,encoder 用于计算平均值和方差,这与平时的 AE 完全不是一个类型的模型。对于不同的隐变量空间维度,VAE 具有不同的性能,相对而言,隐变量空间越大,可以保留的概率分布的信息就越多。但我们并不能说,隐变量空间越大就...
为了优化KL散度,我们需要应用一个简单的参数重构技巧:不像标准自编码器那样产生实数值向量,VAE的编码器会产生两个向量:一个是均值向量,一个是标准差向量。 我们可以这样来计算KL散度: # z_mean and z_stddev are two vectors generated by encoder network ...
这个项目采用了基于TensorFlow的全连接层神经网络模型,结合了VAE(Variational Auto-encoder)变分编码器技术,用于在FashionMNIST与MNIST数据集上实现数据的潜在空间学习和图像重构生成。 首先,我们利用TensorFlow构建了一个全连接层神经网络模型。这个模型具有多个神经元层,可以学习数据中的复杂关系和特征。 然后,我们引入了VAE...
简单介绍一下VAE,就是一个变分估算参数后验概率,输入输出都是句子本身; 下面介绍一种最简单的VAE的实现,用1-gram,就是把句子表示成1*vocabulary size的向量; tensorflow实现的;现在我在开发基于seq2seq的VAE算法,github上面倒是有几个,但是基于tensorflow的没一个写的让我满意的; ...
自编码器的结构分为两部分：AE的学习目标是最小化重构错误，即 （此处插入公式）AE的应用场景：变分自编码器（VAE）是一种深度生成模型，用于构建包含隐变量的概率模型。它的核心思想是利用神经网络来模拟两个复杂的条件概率密度函数。VAE包括两部分：推断网络和生成网络。2.1 推断网络 为了简化问题，...
VAE的推广:分层变分自动编码器【HVAE】与马尔科夫变分自编码器【MHVAE】【优化目标ELBO的推广】 2302 2 24:52 App 【公式推导】如何在学习扩散模型的同时,自适应学习噪声参数alpha_t,转化为信噪比SNR的学习【信噪比SNR】【论文精读】 3763 1 31:04 App 【手推公式】Transformer注意力机制计算 749 0 28:18 App...
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...