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...
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,这使其能够从潜在空间中随机采样的向量生成数据。以下是 AE和VAE的关键点...
【论文精读】Understanding Diffusion Models: A Unified Perspective 3 本节的主要内容:1. VAE为什么叫变分自动编码器2. 深入剖析理解ELBO的2项3. 从高斯分布设定编码器(后验分布)(1)蒙特卡洛(2)重参数化, 视频播放量 1981、弹幕量 1、点赞数 43、投硬币枚数 33、收
为了优化KL散度,我们需要应用一个简单的参数重构技巧:不像标准自编码器那样产生实数值向量,VAE的编码器会产生两个向量:一个是均值向量,一个是标准差向量。 我们可以这样来计算KL散度: # z_mean and z_stddev are two vectors generated by encoder network ...
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,这使其能够从潜在空间中随机采样的向量生成数据。以下是 AE和VAE的关键点总结 自编码器 (AE) ...
VAE的差别 和普通autoecoding比, VAE的Encoder会输出两个向量,你可以把其中一个看成mean,另一个看成variance 同时还要加入一个误差error,这个error是从一个高斯分布sample出来的 最终把这3个向量合成成code,variance要乘上一个noise,然后加在mean上 VAE为什么会有作用?
公式(2)是VAE的核心公式,我们接下来分析一个这个公式。 公式的左边有我们的优化目标P(DX),同时携带了一个误差项,这个误差项反映了给定DX的情况下的真实分布Q与理想分布P的相对熵,当Q完全符合理想分布时,这个误差项就为0,而等式右边就是我们可以使用梯度下降进行优化的,这里面的Q(z|DX)特别像一个DX->z的编码...
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,还有均值和方差不都是统计量吗,怎么是用神经网络来算的? 事实上,我觉得...
变分自编码器VAE的核心要点如下：优化目标：VAE的优化目标是通过最小化KL散度来实现的。这主要通过形式化的定义和变分推断中的证据下界推导得出。在所有数据为独立同分布采样的条件下，优化目标表达式成立。最小化KL散度是首要目标，由于其他项为定值，因此最大化第二项成为等效策略。隐变量与高斯分布：VAE...
在VAE中,这个分布由encoder参数化,目标是学习输入数据的压缩表示。先验分布 p(z) :这通常是一个简单的分布,如高斯分布,它定义了在没有观察到任何数据之前潜在变量的预期分布。它是模型的一部分,帮助引导潜在空间的结构。对于先验分布 p(z) 来说,它并不是由编码器(encoder)直接决定的,而是通常设定为简单的、...