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...
【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
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...
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) ...
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...
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...
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...