变分自编码器(Variational Autoencoder, VAE)是一种强大的生成模型,它结合了自编码器(Autoencoder)的思想和概率图模型的变分推断(Variational Inference)方法。与传统的自编码器主要用于数据降维和特征提取不同,VAE 的核心目标是学习数据的潜在分布,并能够从这个分布中采样生成新的、与训练数据相似的数据
VAE---变分自编码器 1、AE模型回顾 2、关于分布 3、VAE的思路与实现 4、VAE的原理 5、本质 6、总结 1、AE模型回顾 AE(Auto-Encoder)模型,它的逻辑如下所示: 其中,x是真实数据构成的样本空间里面的一个采样值,z是Encoder编码得到的latent code(隐编码),最后经过Decoder解码出来一个接近x的值。 理论上,x的...
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、...
https://github.com/vaxin/TensorFlow-Examples/blob/master/examples/3_NeuralNetworks/variational_autoencoder.py 里面的每一步,都有配合本文章的对照解释。 5. 延伸思考 之所以关注VAE,是从文献[4]引发的,由于视觉早期的概念形成对于之后的视觉认知起了十分关键的作用,我们有理由相信,在神经网络训练时,利用这种递...
【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】...
因此,在训练VAE时最小化的损失函数由一个“重构项”( reconstruction error在解码器的最后一层上)和一个“正则化项”(latent error在编码器的最后一层上)组成。重构项倾向于使编码解码方案尽可能地具有高性能潜空间),通过使编码器返回的分布接近于标准正态分布,可以规范潜空间的连续性。而正则化项表示为返回的...
1.VAE 概述 变分自动编码器(Variational autoEncoder,VAE)是生成模型的一种。这些方法的主要目标是从对象的学习分布中生成新的采样数据。2014 年,Kingma et al.提出了这种VAE生成模型,该模型可以从隐变量空间的概率分布中学习潜在属性并构造新的元素。 VAE 包含两个部分:编码器 encoder 和解码器 decoder。如图所示,...
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 ...