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。 一、变分自动编码器的概念 变分...
本文对解耦表征学习领域内很多模型的鼻祖——变分自编码器模型 (Variational Autoencoder, VAE) 进行解读。 本文先介绍了了学习 VAE 模型时补充的一些数学知识,之后从数学推导和直觉理解上分析 VAE 模型,最后阐述对 VAE 模型的一些疑惑。 一、补充的数学知识 ...
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。 什么是 变分自动编码器? 为了理解VAE,我们首先从最简单的网络说起,然后再一步一步添加额外的部分。 一个描述神经网络的常见方法是近似一些我们想建模的函数。然而神经网络也可以...
至于平均场近似，可以理解为计算机里的 divider-and-conquer 思路，也就是把 z 分成(z1,z2)两拨，...
Variational 是 variational inference（变分推断）的简称。VAE 的训练和推断过程中并没有直接使用变分法。
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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。
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。
[An introduction to variational autoencoders](https://fenghz.github.io/Variational-AutoEncoder/)[...