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...
VAE,全称变分自编码器(Variational Autoencoder),是一种强大的生成模型,广泛应用于深度学习领域。它结合了自编码器(Autoencoder)和概率图模型的思想,能够学习数据的潜在表示,并生成新的数据样本。 为了更好地理解VAE,我们将从以下几个方面进行阐述: 1. 自编码器(Autoencoder)回顾: 在理解VAE之前,先简单回顾一下自...
谷歌:beta-vae 可以媲美infogan的无监督学习框架-多图-及代码; [5] https://github.com/vaxin/TensorFlow-Examples/blob/master/examples/3_NeuralNetworks/variational_autoencoder.py
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,编码器计算每个...
2. Variational Autoencoders 为什么我们需要Variational Autoencoders? Variational Avtoencoder的最大好处是特能够通过原始数据产生新的数据。而传统的Auto encoder只能够通过原始数据产生相似的数据。 主要思想: 它先学习所有的样本的分布,然后根据这个分布随机产生新的样本。
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...
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 转自:http://kvfrans.com/variational-autoencoders-explained/...
降维:通过Autoencoder可以将高维的数据降维到低维空间,以便于可视化和分析。 特征学习:通过Autoencoder可以学习数据的主要特征,从而用于其他的机器学习任务。 2.2 Variational Autoencoder Variational Autoencoder(VAE)是一种概率模型,它可以用于生成和重构数据,同时也可以用于学习隐藏变量的分布。VAE是一种变分估计(Variation...
【公式推导】Variational Autoencoder(VAE)变分自动编码器【蒙特卡洛】【重参数化】hallo128 立即播放 打开App,流畅又高清100+个相关视频 更多 1587 3 14:39 App 【公式推导】从物理学角度来解释朗之万动力学公式(Langevin Dynamics)的来源(补充讲解)【基于分数的生成模型】 4155 0 22:47 App 【公式推导】...
Autoencoder Autoencoder又称为自编码器,是一种无监督的学习算法,也就是说,输入X时候我们并不知道X的label是什么,我们要通过此学习算法,学习输入X的低维度特征,重构原始的无标签数据X。如果你觉得有点难理解,来看图: 这里给出了一个图像,上面写了一个“Z”,但是要记住,此时是无监督学习,因此我们仅仅知道输入的...