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
变分自编码器(Variational Autoencoder, VAE)是一种强大的生成模型,它结合了自编码器(Autoencoder)的思想和概率图模型的变分推断(Variational Inference)方法。与传统的自编码器主要用于数据降维和特征提取不同,VAE 的核心目标是学习数据的潜在分布,并能够从这个分布中采样生成新的、与训练数据相似的数据。 下面我们将详...
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...
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...
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...
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...
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/...
2.4 Conditional Variational Autoencoders(CVAE) 对VAEs的推理过程中添加观测样本X做为条件进行变分计算,得到CVAEs。CVAE处理input-to-output中一对多映射的问题。CVAEs的网络结构如图3所示。 图3 CVAE结构示意图 此时ELBO目标函数转换为公式(16): 此时,p(z|x,O)仍然服从N(0,I)分布,因为CVAEs中Z是独立与X采样...
变分自编码器(Variational Autoencoder, VAE)是一种生成模型,它使用神经网络来学习真实数据的潜在分布。VAE的工作原理可以分为以下几个步骤: 编码器(Encoder):编码器是一个神经网络,它将输入数据(如图像)映射到一个潜在向量(也称为隐变量或编码)。这个潜在向量通常具有较低的维度,因此可以有效地表示输入数据的压缩...