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...
Kingma, Diederik P., and Max Welling. “Auto-encoding variational bayes.”arXiv preprint arXiv:1312.6114(2013). 论文的理论推导见:https://zhuanlan.zhihu.com/p/25401928 中文翻译为:变分自动编码器 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。
因此ELBO=argmaxθ,ϕEx∼p(x)[Ez∼qϕ(z|x)logpθ(x|z)−KL(qϕ(z|x)∥pθ(z))] 所以损失函数分为KL(qϕ(z|x)∥pθ(z))和Ez∼qϕ(z|x)logpθ(x|z)两项 、、KL(qϕ(z|x)∥pθ(z
我们会看到,同许多机器算法一样,VAE 背后的数学比较复杂,然而,工程实现上却非常简单。 这篇Conditional Variational Autoencoders也是 by intuition 地介绍 VAE,几张图也非常用助于理解。 1. 算法实现 这里介绍 VAE 的一个比较简单的实现,尽量与文章[1] Section 3 的实验设置保持一致。完整代码可以参见repo。 1.1...
VAE (variational autoencoder) Understanding Variational Autoencoders (VAEs) 为何不能用AE的decoder来直接生成数据? 因为这里的latent space的regularity无法保证 右边给出的例子,AE只是保证training过程中的cases的这些离散点,会导致严重的overfitting,你选中其他点的时候,不知道会发生什么,因为对于latent space之前是...
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...
Even if the same point is fed in to produce two different numbers, the process will work correctly, since the system no longer relies on the latent space to encode what number you are dealing with. Instead, the latent space encodes other information, like stroke width or the angle at which...
自编码(Auto-Encoders)是非监督学习领域中的一种, 可以自动从无标注的数据中学习特征, 是一种以重构输入信号为目标的神经网络, 它可以给出比原始数据更好的特征描述, 具有较强的特征学习能力, 在深度学习中常用自编码网络生成的特征来取代原始数据, 以得到更好的结果。长被用于生成类模型。
项目链接:https://github.com/kvmanohar22/ Generative-Models 变分自编码器(VAE)与生成对抗网络(GAN)是复杂分布上无监督学习最具前景的两类方法。 本项目总结了使用变分自编码器(Variational Autoencode,VAE)和生成对抗网络(GAN)对给定数据分布进行建模,并且对比了这些模型的性能。你可能会问:我们已经 ...
However, whereas most autoencoder architectures encode adiscrete, fixed representation of latent variables, VAEs encode acontinuous, probabilistic representation of that latent space. This enables a VAE to not only accurately reconstruct the exact original input, but also use variational inference to ge...