本文主要是在Understanding Variational Autoencoders (VAEs) | by Joseph Rocca | Towards Data Science基础之上结合本人的一点浅显理解而成,感谢Joseph Rocca大神的无私分享。 VAE的核心思想是把隐向量看作是一个概率分布。具体而言,编码器(encoder)不直接输出一个隐向量,而是输出一个均值向量和一个方差向量,它们刻画...
Variational Autoencoders, 1. 理解篇 自编码器流程 VAE 自编码器Autoencoder通过编码器生成特征,然后解码器重构出原来的特征,让重构出来的特征和输入的特征尽可能相似即可。变分自编码器生成的不再是简单的特征,而是一个分布。包括均值m,σ是方差,e是按照正太分布采样出来的。最后生成的特征out=m+exp(σ)×e。避...
Variational Auto-Encoders又称为变分自编码器,要想学习它,首先需要弄清楚Autoencoder自编码器到底是个什么东西。我从MIT 6.S191中的Deep Generative Models课程中大受启发,感兴趣的朋友可以去看看,这里就附上课程链接:http://introtodeeplearning.com/,另外有篇关于VAEs的文章写得也很不错,本文由参考,附上连接可...
除了VAE,后续还有很多类似的模型比如条件变分自编码器 (Conditional VariationalautoEncoder),生成对抗编码器(VAEGAN)等等,这个领域的不断发展也带了更更好的生成类模型,感兴趣的同学可以去搜一搜论文,或者直接运行 MATLAB 中的实例跑一跑,修改参数做一些实验,或许下一个发明 VAE 的人就是你。 Reference: 1. Bishop...
Variational Autoencoders (VAEs) were originally motivated (Kingma & Welling, 2014) as probabilistic generative models in which one performs approximate Bayesian inference. The proposal of $\beta$-VAEs (Higgins et al., 2017) breaks this interpretation and generalizes VAEs to application domains beyo...
The main benefit of a variational autoencoder is that we're capable of learning smooth latent state representations of the input data. For standard autoencoders, we simply need to learn an encoding which allows us to reproduce the input. As you can see in the left-most figure, focu...
与标准的Autoencoder类似，VAE是一种由encoder和decoder组成的体系结构，经过训练以最小化编码的解码数据和初始数据之间的重建误差。然而，为了引入潜在空间的正则化，对普通的autoencoder进行了修改：不是将输入编码为隐空间的单个点，而是将其编码为隐空间上的一个分布。具体的训练步骤如下：在实践中，编码...
2.4 Conditional Variational Autoencoders(CVAE) 对VAEs的推理过程中添加观测样本X做为条件进行变分计算,得到CVAEs。CVAE处理input-to-output中一对多映射的问题。CVAEs的网络结构如图3所示。 图3 CVAE结构示意图 此时ELBO目标函数转换为公式(16): 此时,p(z|x,O)仍然服从N(0,I)分布,因为CVAEs中Z是独立与X采样...
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...
Tutorial on Variational Autoencoders [3] https://zhuanlan.zhihu.com/p/22464768 [4] https://arxiv.org/abs/1606.05579 Early Visual Concept Learning with Unsupervised Deep Learning deepmind 做通用人工智能的思路 谷歌:beta-vae 可以媲美infogan的无监督学习框架-多图-及代码; ...