虽然走了比较长的一段路,但最终的模型其实是很接地气的: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encoder的一个正则项,希望encoder...
随后,可以通过另外一个多层网络把隐变量解码回真是的数字。这也是VAE使用深度学习模型充当encoder和decoder的原理。 2.2 VAE目标函数建立 在公式(11)中,我们希望引入条件概率p(x|z)来近似计算观测样本X的分布p(x),但对于大多数隐变量z来说,条件概率p(x|z)是等于零的,对于估计p(x)没有用。因此,VAEs的核心思...
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...
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...
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...
所以Decoder输出的是重构的输入数据向量x'。而Encoder则是将输入数据向量映射到一个latent distribution。
1.3.1 encoder 为了训练 decoder,我们需要一个辅助的 encoder 网络(又称 recognition model)(如图3)。encoder 的输入为n维,输出为2×m维。同 decoder 一样,encoder 可以为任意结构。 图4. encoder 1.3.2 采样(sampling) 我们将 encoder 的输出(2×m个数)视作分别为m个高斯分布的均值(z_mean)和方差的对数(...
在当今的人工智能领域,变分自编码器(Variational Autoencoders, VAE)已经成为一个非常受欢迎的研究主题,特别是在生成模型的开发中。从简单的图像生成到复杂的数据去噪和特征提取,VAE的应用范围日益扩大,显示出其在深度学习和人工智能研究中的广泛潜力。在我们的系列文章中,我们已经探讨了VAE的基础知识、核心数学原理,并...
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...
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...