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
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、...
【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
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的编码器,P(DX|z)特别像z->DX的解码器,这就是VAE架构也被称为自编码器的原因。
对于先验和后验均为高斯分布的情况，KL散度有专门的解析解。这使得在VAE中计算KL散度变得相对简单和高效。实现过程：在实现VAE时，首先通过特定采样计算KL散度的第一项。然后，利用神经网络对每个输入x的输出计算ELBO的第二项。通过这两项得到损失值，进而调整神经网络的参数，以实现VAE的优化目标。综上所...
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,...
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...
VAE模型是一种结合了自编码器与概率模型的生成式模型。其主要特点和原理如下：生成概率分布：VAE不生成单一的特征点，而是生成一个概率分布，包括均值*m*和方差*σ*。通过采样过程，在均值上添加随机偏移，并通过*exp*确保生成的数据在正态分布的范围内，增加数据的多样性。重构过程与损失函数：重构过程...
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...
首先，VAE的目标是通过最小化KL散度，最大化一个与数据分布相关的期望对数似然。其优化目标表达式利用了变分推断和证据下界(ELBO)的概念，当数据满足独立同分布时，目标可以简化为最大化一个关于隐变量的函数（附录ELBO推导）。具体计算loss function时，以高斯先验为例，我们假设隐变量的后验分布与之共轭...