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、...
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...
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...
【公式推导】Variational Autoencoder(VAE)变分自动编码器【蒙特卡洛】【重参数化】hallo128 立即播放 打开App,流畅又高清100+个相关视频 更多 1587 3 14:39 App 【公式推导】从物理学角度来解释朗之万动力学公式(Langevin Dynamics)的来源(补充讲解)【基于分数的生成模型】 4155 0 22:47 App 【公式推导】...
Variational AutoEncoders 相比于AutoEncoder（AE），VAE最本质的一个改进在于：encoder预测的是一个输入样本在latent space的一个分布，并且VAE对这些分布进行了约束。1. 什么叫做“latent space的一个分布”对于AutoEncoders，encoder的作用是将一个输入数据映射到latent space是一个single point，在latent space里，...
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...
Variational Autoencoder (VAE) is an outstanding model of them based on log-likelihood. In this paper, we propose a novel learnable prior, Pull-back Prior, for VAEs by adjusting the density of the prior through a discriminator that can assess the quality of data. It involves the ...
Kingma et al和Rezende et al在2013年提出了变分自动编码器(Variational AutoEncoders,VAEs)模型,仅仅三年的时间,VAEs就成为一种最流行的生成模型(Generative model),通过无监督的方式学习复杂的分布。VAE和GAN一样是一种学习生成模型学习框架,它由encoder和decoder两个部分组成,两个部分都可以由CNN、LSTM、DNN等网络...
VAE模型，全称为变分自编码器，是一种创新的机器学习工具，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。在理解VAE时，它的工作原理是通过编码器生成一个分布，这个分布包括特征的均值（m）和方差（），然后通过采样操作生成特征。重构的目标不仅...
在VAE的直觉理解部分，我们详细解释了VAE模型的构造，包括Encoder和Decoder模块，以及它们在模型中的作用。我们强调了Encoder的作用是生成隐变量的分布，而Decoder则使用这个分布来重构原始数据。我们还解释了VAE损失函数的组成，包括重构损失和正则化损失，以及它们在模型训练中的作用。最后，我们提出了对VAE模型...