变分自动编码器The variational autoencoder 重新参数化技巧(The reparameterization trick) VAE 的扩展Extensions to VAEs variational autoencoders(完结) 参考:rbcborealis.com/researc 这篇博客写的太好了,基本完全讲通了VAE,仅翻译,不需要拓展解释就能看懂 变分自动编码器( variational autoencoder) (VAE) 的目标是...
要回答什么是 Variational AutoEncoder ,要先讲什么是 AutoEncoder。 AE 由两部分组成:编码器和解码器。 编码器和解码器可以看成两个 function: 编码器用于将高维输入(例如图片)映射到它的 latent representation (中文应该是潜在表示 ?) 解码器会将潜在向量作为输入来创建高维输出,例如生成的图片。 在深度学习中,...
latent_dim):super(VAE,self).__init__()self.encoder=nn.Sequential(nn.Linear(input_dim,hidden_dim),nn.ReLU(),nn.Linear(hidden_dim,2*latent_dim))self.decoder=nn.Sequential(nn.Linear(latent_dim,hidden_dim),nn.ReLU(),nn.Linear(hidden_dim,input_dim),nn.Sigmoid())defreparameterize(self,mu...
Experiments 我们在PyTorch中实现了FSVAE(Paszke等人,2019),并使用MNIST、Fashion MNIST,CIFAR10和CelebA对其进行了评估。结果汇总在表1中。 Datasets 对于MNIST和Fashion MNIST,我们使用了60000张图像进行训练,10000张图像进行评估。输入图像的大小调整为32x32。对于CIFAR10,我们使用了50000张图像进行训练,10000张图像进行评...
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...
From Autoencoder to Beta-VAE 苏剑林. (Mar. 18, 2018). 《变分自编码器(一):原来是这么一回事》 pytorch 实现参考 总之,VAE 本身是一个解编码的模型,我们假设观测的某个变量 xx(比如数字 0~9 的各种图像)受到隐变量 zz 的影响,那么在得到分布后,只需要采样得到一个 zz,我们就能生成一个 xx Autocoder ...
E:\Anaconda3.5\envs\pytorch\python.exe E:/CQUPT/AI/python/pycharm/深度学习与PyTorch入门实战教程/自编码器/VAEmain.py x: torch.Size([32, 1, 28, 28]) Setting up a new session... VAE( (encoder): Sequential( (0): Linear(in_features=784, out_features=256, bias=True) ...
ControlVAE是一种可控的变分自编码器(Controllable Variational Autoencoder)。 ControlVAE是在变分自编码器(VAE)的基础上,增加了对生成过程的控制机制,使得生成的样本能够根据特定的控制变量进行调整。这种模型在生成特定类型的数据或需要精细控制生成结果时非常有用。 ControlVAE的特点 可控性: ControlVAE通过引入控制变量...
笔者使用Pytorch对代码做了重新部署,源代码如下: VAE: import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F from torch.utils.data import DataLoader from torchvision import datasets, transforms import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np device = 'cuda' if torch.cuda.is_...
论文地址:Auto-Encoding Variational Bayes Unsupervised Domain Adaptation With Variational Approximation for Cardiac Segmentation 代码地址:VAE Pytorch UDA-VAE 介绍 传统的自编码器将原来的数据压缩至隐空间中,再使用解码器进行复原。如果有一个训练良好的编码器解码器结构,我们可以保存这两者的权重,然后将数据压缩到隐...