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...
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...
在VAE中,这个分布由encoder参数化,目标是学习输入数据的压缩表示。先验分布 p(z) :这通常是一个简单的分布,如高斯分布,它定义了在没有观察到任何数据之前潜在变量的预期分布。它是模型的一部分,帮助引导潜在空间的结构。对于先验分布 p(z) 来说,它并不是由编码器(encoder)直接决定的,而是通常设定为简单的、...
【公式推导】Variational Autoencoder(VAE)变分自动编码器【蒙特卡洛】【重参数化】hallo128 立即播放 打开App,流畅又高清100+个相关视频 更多5111 1 20:33 App 【公式推导】朗之万动力学公式(Langevin Dynamics)就是梯度下降!!为什么数据生成会是梯度下降的形式?【基于分数的生成模型】 4200 1 20:10 App 变分自...
本文对 Autoencoder (AE) 和variational Autoencoder (VAE) 进行了详细的介绍,它们分别是主要用于数据压缩和数据生成。 VAE 解决了 AE 的非正则化潜在空间的问题,这使其能够从潜在空间中随机采样的向量生成数据。以下是 AE和VAE的关键点总结 自编码器 (AE) ...
在当今的人工智能领域,变分自编码器(Variational Autoencoders, VAE)已经成为一个非常受欢迎的研究主题,特别是在生成模型的开发中。从简单的图像生成到复杂的数据去噪和特征提取,VAE的应用范围日益扩大,显示出其在深度学习和人工智能研究中的广泛潜力。在我们的系列文章中,我们已经探讨了VAE的基础知识、核心数学原理,并...
本文对 Autoencoder (AE) 和variational Autoencoder (VAE) 进行了详细的介绍,它们分别是主要用于数据压缩和数据生成。VAE 解决了 AE 的非正则化潜在空间的问题,这使其能够从潜在空间中随机采样的向量生成数据。以下是 AE和VAE的关键点...
变分自编码器Variational Auto-Encoder(VAE) 什么是VAE VAE与GAN 都是做生成的model,用来构建一个从隐变量 Z 生成目标数据 X 的模型,其中是有差别的。 GAN与VAE都是在假设data服从某些常见的分布,比如正太分布,前提下去实现的,训练一个 X=g(Z)的model,GAN与VAE都是在进行分布之间的变换,将原来的概率分布映射...
3Variational Autoencoders Explained 4变分自编码器(一):原来是这么一回事 - 科学空间|Scientific Spaces 1 背景 1.1 应用场景 VAE被广泛用于多媒体生成,包括图像生成,音频合成等。 VAE生成的人脸 1.2 要解决的问题 我们现在期望用一个网络来生成猫的图片,我们可以使用如下图所示的结构,该网络由一些反卷积层(一种...
近年,随着有监督学习的低枝果实被采摘的所剩无几,无监督学习成为了研究热点。VAE(Variational Auto-Encoder,变分自编码器)[1,2] 和GAN(Generative Adversarial Networks)等模型,受到越来越多的关注。 笔者最近也在学习 VAE 的知识(从深度学习角度)。首先,作为工程师,我想要正确的实现 VAE 算法,以及了解 VAE 能够...