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、...
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...
https://github.com/vaxin/TensorFlow-Examples/blob/master/examples/3_NeuralNetworks/variational_autoencoder.py 里面的每一步,都有配合本文章的对照解释。 5. 延伸思考 之所以关注VAE,是从文献[4]引发的,由于视觉早期的概念形成对于之后的视觉认知起了十分关键的作用,我们有理由相信,在神经网络训练时,利用这种递...
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...
转自:http://kvfrans.com/variational-autoencoders-explained/ 下面是VAE的直观解释,不需要太多的数学知识。 什么是 变分自动编码器? 为了理解VAE,我们首先从最简单的网络说起,然后再一步一步添加额外的部分。 一个描述神经网络的常见方法是近似一些我们想建模的函数。然而神经网络也可以被看做是携带信息的数据结构...
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...
变分自动编码器(Variational autoEncoder,VAE)是生成模型的一种。这些方法的主要目标是从对象的学习分布中生成新的采样数据。2014 年,Kingma et al. [3]提出了这种生成模型,该模型可以从隐变量空间的概率分布中学习潜在属性并构造新的元素。 VAE 概述 VAE 包含两个部分:编码器 encoder 和解码器 decoder。如图 1 ...
变分自编码器(Variational auto-encoder,VAE)是一类重要的生成模型(generative model),它于2013年由Diederik P.Kingma和Max Welling提出。 这里有一些使用VAE好处,就是我们可以通过编码解码的步骤,直接比较重建图片和原始图片的差异,但是GAN做不到。 假设,给定一系列猫的照片,我希望你能够对应我随机输入的一个n维向量,...
为了理解VAE,我们首先从最简单的网络说起,然后再一步一步添加额外的部分。 一个描述神经网络的常见方法是近似一些我们想建模的函数。然而神经网络也可以被看做是携带信息的数据结构。 假如我们有一个带有解卷积层的网络,我们设置输入为值全为1的向量,输出为一张图像。然后,我们可以训练这个网络去减小重构图像和原始...
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) ...