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...
避免了自编码器只简单重构原来的特征,过度拟合输入数据必然会导致不理想的模型泛化能力。VAE生成的中间变量是一个分布,生成的特征是根据分布的均值,加上采样的数据乘以exp(方差)【这可以理解为在均值上加的偏移量,数据噪声,做exp的操作是因为方差是大于等于0的数,通过对生成的数据加上exp保证大于等于0】。 重构出来...
公式(2)是VAE的核心公式,我们接下来分析一个这个公式。 公式的左边有我们的优化目标P(DX),同时携带了一个误差项,这个误差项反映了给定DX的情况下的真实分布Q与理想分布P的相对熵,当Q完全符合理想分布时,这个误差项就为0,而等式右边就是我们可以使用梯度下降进行优化的,这里面的Q(z|DX)特别像一个DX->z的编码...
Joseph总结了AutoEncoder不足的本质在于Irregular latent space，我的出发点是其对noise的泛化性不足，俩者的理解最终还是殊途同归。基于此，一个最简单的想法是：训练过程中限制样本在latent space的距离是否可行。读者并未对这进行验证，VAE提出了一个更加fancy的solution。Variational AutoEncoders 相比于AutoEncoder（AE...
1.VAE 概述 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.提出了这种VAE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 包含两个部分:编码器 encoder 和解码器 decoder。如图所示,...
变分自编码器系列 3 - 编码与重构:构建与训练VAE 文/Renda 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...
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) ...
为解决这一问题，引入了变分自编码器（Variational Auto-Encoders，简称VAE）。在VAE中，编码过程被修改为生成数据分布的参数，而非单点表示。这通过引入正则化项实现，旨在规范隐空间，使得其分布接近于标准正态分布。这样，编码器输出的分布可以更好地组织数据，提高生成过程的可预测性和一致性。具体而言...
1从零上手变分自编码器(VAE) 2Tutorial - What is a variational autoencoder? – Jaan Altosaar 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。
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...