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
变分自编码器(Variational Auto-Encoders,VAE)是深度生成模型的一种形式(GAN也是其中一种),VAE是基于变分贝叶斯推断的生成式网络结构。传统自编码器是通过数值方式描述潜在空间的不同,而VAE以概率的方式描述潜在空间的不同,是一种无监督式学习的生成模型。 举个简单的例子说明变分自编码模型,输入一张照片,想描述其中...
https://github.com/vaxin/TensorFlow-Examples/blob/master/examples/3_NeuralNetworks/variational_autoencoder.py 里面的每一步,都有配合本文章的对照解释。 5. 延伸思考 之所以关注VAE,是从文献[4]引发的,由于视觉早期的概念形成对于之后的视觉认知起了十分关键的作用,我们有理由相信,在神经网络训练时,利用这种递...
VAE---变分自编码器 1、AE模型回顾 2、关于分布 3、VAE的思路与实现 4、VAE的原理 5、本质 6、总结 1、AE模型回顾 AE(Auto-Encoder)模型,它的逻辑如下所示: 其中,x是真实数据构成的样本空间里面的一个采样值,z是Encoder编码得到的latent code(隐编码),最后经过Decoder解码出来一个接近x的值。 理论上,x的...
1.VAE 概述 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.提出了这种VAE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 包含两个部分:编码器 encoder 和解码器 decoder。如图所示,...
训练过程中,输出即是输入,这便是 VAE 中 AE(autoencoder,自编码)的含义。 另外,我们需要对 encoder 的输出 z_mean(μ)及 z_log_var(logσ2)加以约束。这里使用的是KL 散度(具体公式推导见下文): KL=−0.5∗(1+logσ2−μ2−σ2)=−0.5(1+logσ2−μ2−exp(logσ2)) ...
这就是自动编码器 (AE) 和变分自动编码器 (VAE) 发挥作用的地方。它们是用于压缩输入数据的端到端网络。Autoencoder 和 Variational Autoencoder 都用于将数据从高维空间转换到低维空间,从本质上实现压缩。 Autoencoder - AE 自编码器...
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(Variational Inference)的应用,它通过最小化重构误差和隐藏变量的KL散度来学习数据的生成模型。 VAE的主要应用包括: 生成:通过VAE可以生成新的数据,这有助于数据增强和抗干扰。
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被看做是携带信息的数据结构...