图生成模型:变分图自编码器(VGAE) 变分自编码器的训练过程 VAE的本质 VAE虽然也称是AE(AutoEncoder)的一种,但它的做法(或者说它对网络的诠释)是别具一格的。在VAE中,它的Encoder有两个,一个用来计算均值,一个用来计算方差,这已经让人意外了:Encoder不是用来Encode的,是用来算均值和方差的,这真是大新闻了,还...
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...
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 ...
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...
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...
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 ...
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...
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,因此可以有效地表示输入数据的压缩...
Variational Auto-encoder(VAE)变分自编码器,是无监督复杂概率分布学习的最流行的方法之一。 VAE的最大特点是模仿自动编码机的学习预测机制,在可测函数之间进行编码、解码。同GAN类似,其最重要的idea是基于一个令人惊叹的数学事实: 对于一个目标概率分布,给定任何一种概率分布,总存在一个可微的可测函数,将...