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...
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...
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，...
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...
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...
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...
在机器学习的海洋中，变分自编码器（Variational Autoencoders, VAE）如同一盏指引探索未知数据分布的明灯。它不仅突破了传统自编码器的局限，还引入了噪声学习，赋予模型更强的泛化能力。自编码器通过编码器捕获数据的精髓，解码器则尝试重构原始特征。然而，VAE的创新之处在于它生成的不再是单一的特征点，...
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...