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
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...
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...
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...
其中,映射函数f(z,O)可以采用一个多层的神经网络来逼近。可以假设:这个多层神经网络把高斯分布Z映射到真正的隐变量(比如,数字的特征、笔法宽度、角度等)。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。
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...
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...
VAE模型是一种结合了自编码器与概率模型的生成式模型。其主要特点和原理如下：生成概率分布：VAE不生成单一的特征点，而是生成一个概率分布，包括均值*m*和方差*σ*。通过采样过程，在均值上添加随机偏移，并通过*exp*确保生成的数据在正态分布的范围内，增加数据的多样性。重构过程与损失函数：重构过程...
因方差过大在latent space采样出了一张桌子，而训练过程我们需要要求这张桌子复原回一只狗，这会影响模型的收敛。现在我们可以正式介绍VAE的结构，encoder：基于输入样本预测出一个该样本在latent space的分布decoder：对于这个分布的任意一个样本，均可通过该样本复原出输入样本 Variational AutoEncoders的数学支持 TBD ...
VAE模型是一种创新的机器学习工具，其特点和原理如下：定义与功能：VAE全称为变分自编码器，它超越了传统自编码器的简单特征重构。通过生成分布而非单一特征，增强了模型的泛化能力和数据生成的多样性。工作原理：编码器：生成一个分布，这个分布包括特征的均值和方差。采样操作：基于编码器生成的分布进行采样...