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...
【2】https://towardsdatascience.com/understanding-variational-autoencoders-vaes-f70510919f73
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 21:40 App 【公式推导...
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...
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) ...
变分自编码器VAE 论文:Auto-Encoding Variational Bayes git: AntixK/PyTorch-VAE: A Collection of Variational Autoencoders (VAE) in PyTorch. 1、原文作者在深度学习上的实战理论指导 2、具体原理框图如下: VAE主要由编码和解码两部分构成,enconde 和 decode. ... ...
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。 VAE生成的人脸 1.2 要解决的问题 我们现在期望用一个网络来生成猫的图片,我们可以使用如下图所示的结构,该网络由一些反卷积层(一种...
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...
Variational AutoEncoder 正是因为以上的这些原因,有大佬就对AE的隐藏层做了些改动,得到了VAE。 VAE VAE将经过神经网络编码后的隐藏层假设为一个标准的高斯分布,然后再从这个分布中采样一个特征,再用这个特征进行解码,期望得到与原始输入相同的结果,损失和AE几乎一样,只是增加编码推断分布与标准高斯分布的KL散度的正则...