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...
变分自编码器(Variational Auto-Encoders,VAE)是深度生成模型的一种形式(GAN也是其中一种),VAE是基于变分贝叶斯推断的生成式网络结构。传统自编码器是通过数值方式描述潜在空间的不同,而VAE以概率的方式描述潜在空间的不同,是一种无监督式学习的生成模型。 举个简单的例子说明变分自编码模型,输入一张照片,想描述其中...
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...
Variational AutoEncoders - VAE 变分自编码器(VAE)解决了自编码器中非正则化潜在空间的问题,并为整个空间提供了生成能力。AE 中的编码器输出潜在向量,VAE的编码器不输出潜空间中的向量,而是输出每个输入的潜空间中预定义分布的参数输出...
对于AutoEncoders，encoder的作用是将一个输入数据映射到latent space是一个single point，在latent space里，这个point只代表 .而VAR认为latent space里，它应该代表了一个分布，即以输入数据为代表的一类东西。举例而言，如果输入是一只站立的黄色的狗，AE只会认为它是一只站立的黄色的狗，VAE会认为它可以是一只黄色...
变分自编码器是一种改进的自编码器神经网络架构，旨在学习数据的紧凑表示，并通过正则化项优化隐空间分布。具体来说：核心组件与过程：VAE同样包含编码器和解码器两部分。编码器将输入数据压缩为数据分布的参数，而非单点表示；解码器则利用从该分布中随机采样的隐空间表示重建原始数据。正则化项与隐空间...
2.2 VAE目标函数建立 在公式(11)中,我们希望引入条件概率p(x|z)来近似计算观测样本X的分布p(x),但对于大多数隐变量z来说,条件概率p(x|z)是等于零的,对于估计p(x)没有用。因此,VAEs的核心思想就是尝试去采样得到最优可能产生观测样本X的隐变量Z,然后基于Z计算p(x)。最直接做法是构造一个新的函数q(z...
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,...
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...
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