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...
自编码器(Auto-Encoders)的思路十分简单,其组件包括编码器(encoders)和解码器(decoders),编码器和解码器大多是神经网络,并使用迭代优化学习最优的编码-解码方式。在每次迭代中,我们将经过“编码—解码”的输出与初始数据进行比较,并通过反向传播来更新网络的权重。该结构示意图如下: Auto-Encoders结构示意图 整个自...
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. [3]提出了这种生成模型,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 概述 VAE 包含两个部分:编码器 encoder 和解码器 decoder。如图 1 ...
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。 如下图所示: ae.pn...
在机器学习的海洋中，变分自编码器（Variational Autoencoders, VAE）如同一盏指引探索未知数据分布的明灯。它不仅突破了传统自编码器的局限，还引入了噪声学习，赋予模型更强的泛化能力。自编码器通过编码器捕获数据的精髓，解码器则尝试重构原始特征。然而，VAE的创新之处在于它生成的不再是单一的特征点，...
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...
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...
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) ...
变分自动编码器(Variational Autoencoder,简称VAE)是一种基于概率编码的生成模型,在无监督学习中得到了广泛应用。与传统的自动编码器相比,VAE通过引入概率分布来建模隐藏层的表示,同时还具备生成新样本的能力。本文将介绍变分自动编码器的原理、结构、训练方法以及在实际应用中的应用场景。
随着深度学习的发展,自动编码器(Autoencoders)成为了一种重要的无监督学习算法。其中,变分自动编码器(Variational Autoencoders,VAEs)作为一种特殊类型的自动编码器,在生成模型、数据压缩和特征学习等领域取得了很大的成功。本文将介绍变分自动编码器的原理和应用,并探讨其在深度学习中的重要性。