尽管VAE 在名字上很像 AE(自动编码器),但其方法(或其对网络的解释)是独特的。在 VAE 中 ,encoder 用于计算平均值和方差,这与平时的 AE 完全不是一个类型的模型。对于不同的隐变量空间维度,VAE 具有不同的性能,相对而言,隐变量空间越大,可以保留的概率分布的信息就越多。但我们并不能说,隐变量空间越大就...
从直观上理解VAE 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...
最后生成的特征out=m+exp(σ)×e。避免了自编码器只简单重构原来的特征,过度拟合输入数据必然会导致不理想的模型泛化能力。VAE生成的中间变量是一个分布,生成的特征是根据分布的均值,加上采样的数据乘以exp(方差)【这可以理解为在均值上加的偏移量,数据噪声,做exp的操作是因为方差是大于等于0的数,通过对生成的数...
公式(13)右边期望中的第二项KL(q(Z|X)||p(Z))表示把X编码到隐变量Z,第一项p(X|Z)表示把隐变量Z解码重构观测样本X,等式的右边整体一起表示编码和解码后整体期望。VAE知识形式上和自动编码器类似,但它与传统的自动编码器,比如稀疏自动编码器和降噪自动编码器不同。 2.3 VAE目标函数优化与Reparameterization ...
我们可以看到如果不使用KL散度,则跟AE模型差不多。 总结 本文对 Autoencoder (AE) 和variational Autoencoder (VAE) 进行了详细的介绍,它们分别是主要用于数据压缩和数据生成。VAE 解决了 AE 的非正则化潜在空间的问题,这使其能够从潜...
【基于分数的生成模型】 4200 1 20:10 App 变分自编码器-Variational Autoencoders-数学解释 360 -- 28:18 App 【公式推导】条件流匹配CFM:证明FM和CFM的目标关于参数的梯度一致【3.2节】【定理2】 1527 -- 20:52 App 3.1 从条件概率路径pt(x|x1)和条件向量场ut(x|x1)构造pt和ut【公式推导】 1565 ...
1从零上手变分自编码器(VAE) 2Tutorial - What is a variational autoencoder? – Jaan Altosaar 3Variational Autoencoders Explained 4变分自编码器(一):原来是这么一回事 - 科学空间|Scientific Spaces 1 背景 1.1 应用场景 VAE被广泛用于多媒体生成,包括图像生成,音频合成等。
模型总览 AutoEncoder 在说VAE之前,先来看一下它的前身AutoEncoder(AE). AE是非常知名的自编码器,它通过自监督的训练方式,能够从原始特征获得一个潜在的特征编码,实现了自动化的特征工程,并且达到了降维和泛化的目的。 它的网络结构很简单,有编码和解码两个部分组成: ...
近年,随着有监督学习的低枝果实被采摘的所剩无几,无监督学习成为了研究热点。VAE(Variational Auto-Encoder,变分自编码器)[1,2] 和GAN(Generative Adversarial Networks)等模型,受到越来越多的关注。 笔者最近也在学习 VAE 的知识(从深度学习角度)。首先,作为工程师,我想要正确的实现 VAE 算法,以及了解 VAE 能够...
如果像我上面一样,随机初始化一些向量去代表图片的编码,这不是一个很好的办法,我们更希望计算机能帮我们自动编码。在autoencoder模型中,我们加入一个编码器,它能帮我们把图片编码成向量。然后解码器能够把这些向量恢复成图片。 我们现在获得了一个有点实际用处的网络了。而且我们现在能训练任意多的图片了。如果我们把...