VAE的本质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…
1. 自编码器(Autoencoder)回顾: 在理解VAE之前,先简单回顾一下自编码器。自编码器是一种神经网络,其目标是学习输入数据的压缩表示(编码),然后再从该压缩表示中重建原始数据(解码)。它由两部分组成: 编码器(Encoder): 将输入数据压缩成一个低维的潜在向量(latent vector)。 解码器(Decoder): 将潜在向量解码成...
不同的维度会导致 decoder 生成不同的图片,我们这里使用 MNIST 的训练集,在ELBO = 0.5*MSE + 0.5*KL的情况下来训练变分自动编码器,用 MNIST 的测试集来测试重构的效果。如图 5,在维度为 2,5,10,20 的情况下,左边图片代表 ground truth,也就是 encoder 的输入,右边图片代表生成的图片,也就是 decoder 的输...
假设我们有一个输入的高维数据样本x,我们希望通过Variational Autoencoder将其映射到一个低维的编码空间,然后再将其重构为原始的高维数据。同时,我们希望通过学习隐藏变量的分布,从而生成新的数据样本。 编码器(Encoder): 其中,z是编码空间中的向量, 是编码器的参数。 解码器(Decoder): 其中, 是重构的高维数据, 是...
AutoEncoders AutoEncoders包含了一个encoder和decoder的经典结构，encoder的作用是将输入从原空间映射到latent space，往往latent space的数据维度是要小于原空间的。而decoder则是将latent space中的数据重新映射回与原空间维度完全一致的新空间。AutoEncoder的训练目标是通过Encoder和Decoder的变换后，能尽可能地保持输入...
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 ...
Conditional Variational Autoencoder : 到目前为止,我们已经创造了一个 autoencoder 可以重建起输入,并且 decoder 也可以产生一个合理的手写字体识别的图像。该产生器,但是,仍然无法产生一个需要的特定数字的图像。进入 the conditional variational auroencoder (CVAE)。该条件式变换自编码机 有一个额外的输入给 encoder...
2.autoencoder=encoder+decoder 3.在人脸识别领域,经常将人脸图片编码成向量,这样便于进行相似度计算。这种图片到向量的转换过程就叫做编码,反过来也可以说这个向量是图片的一种表示(representation)。 4.Input经过Encoder后变成了编码h(x),h(x)经过Decoder又能再重新变回来。至于Encoder和Decoder的具体结构,可以使用全...
Variational Autoencoers(VAEs)总结 本质上存在着两个encoder,一个计算均值,一个计算方差。 它本质上就是在我们常规的自编码器的基础上,对encoder的结果(在VAE中对应着计算均值的网络)加上了“高斯噪声”,使得结果decoder能够对噪声有鲁棒性;而那个额外的KL loss(目的是让均值为0,方差为1),事实上就是相当于对en...
variational autoencoder工作原理变分自编码器(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...