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...
2.1 Variational Autoencoder 假设我们有图G=(A,E,F),邻接矩阵为A,边属性E,节点属性F。我们希望学习一个encoder与decoder来将图G与嵌入z∈Rc相互映射。流程图如下图所示: GraphVAE流程图 在VAE的概率化设定中,encoder是一个变分后验分布qϕ(z|G),decoder是生成的分布pθ(G|z),并假设z的先验分布为标准高...
Variational Auto-encoder(VAE)变分自编码器,是无监督复杂概率分布学习的最流行的方法之一。 VAE的最大特点是模仿自动编码机的学习预测机制,在可测函数之间进行编码、解码。同GAN类似,其最重要的idea是基于一个令人惊叹的数学事实: 对于一个目标概率分布,给定任何一种概率分布,总存在一个可微的可测函数,将...
VAE将经过神经网络编码后的隐藏层假设为一个标准的高斯分布,然后再从这个分布中采样一个特征,再用这个特征进行解码,期望得到与原始输入相同的结果,损失和AE几乎一样,只是增加编码推断分布与标准高斯分布的KL散度的正则项,显然增加这个正则项的目的就是防止模型退化成普通的AE,因为网络训练时为了尽量减小重构误差,必然使...
encouraging the network to learn broader distributions. This simple insight has led to the growth of a new class of models - disentangled variational autoencoders. As it turns out, by placing a larger emphasis on the KL divergence term we're also implicitly enforcing that the learned latent di...
VAE(Variational Autoencoder)的原理 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 下面是VAE的直观解释,不需要太多的数学知识。
4200 1 20:10 App 变分自编码器-Variational Autoencoders-数学解释 360 -- 28:18 App 【公式推导】条件流匹配CFM:证明FM和CFM的目标关于参数的梯度一致【3.2节】【定理2】 1527 -- 20:52 App 3.1 从条件概率路径pt(x|x1)和条件向量场ut(x|x1)构造pt和ut【公式推导】 1565 1 21:40 App 【公式推导...
近年,随着有监督学习的低枝果实被采摘的所剩无几,无监督学习成为了研究热点。VAE(Variational Auto-Encoder,变分自编码器)[1,2] 和GAN(Generative Adversarial Networks)等模型,受到越来越多的关注。 笔者最近也在学习 VAE 的知识(从深度学习角度)。首先,作为工程师,我想要正确的实现 VAE 算法,以及了解 VAE 能够...
论文:Auto-Encoding Variational Bayes git: AntixK/PyTorch-VAE: A Collection of Variational Autoencoders (VAE) in PyTorch. 1、原文作者在深度学习上的实战理论指导 2、具体原理框图如下: VAE主要由编码和解码两部分构成,enconde 和 decode. ...
在无监督学习的领域中，一种被称为Variational Autoencoder（VAE）的神秘模型，为我们揭示了自编码器的新可能。传统Autoencoder（AE）虽然在数据压缩、降维和特征提取等方面表现出色，但其生成能力有限，只能一对一地处理数据。VAE引入了变分推断（Variational Inference, VI）的概念，使得模型在隐空间中生成...