本文主要是在Understanding Variational Autoencoders (VAEs) | by Joseph Rocca | Towards Data Science基础之上结合本人的一点浅显理解而成,感谢Joseph Rocca大神的无私分享。 VAE的核心思想是把隐向量看作是一个概率分布。具体而言,编码器(encoder)不直接输出一个隐向量,而是输出一个均值向量和一个方差向量,它们刻画...
随着深度学习的发展,自动编码器(Autoencoders)成为了一种重要的无监督学习算法。其中,变分自动编码器(Variational Autoencoders,VAEs)作为一种特殊类型的自动编码器,在生成模型、数据压缩和特征学习等领域取得了很大的成功。本文将介绍变分自动编码器的原理和应用,并探讨其在深度学习中的重要性。 变分自动编码器的原理 ...
# 定义变分自动编码器classVariationalAutoencoder(tf.keras.Model):def__init__(self,latent_dim,original_dim):super(VariationalAutoencoder,self).__init__()self.encoder=Encoder(latent_dim)self.decoder=Decoder(original_dim)defcall(self,x):z_mean,z_log_var=self.encoder(x)epsilon=tf.random.normal(...
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...
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...
此读书笔记来自于Joseph Rocca的Understanding Variational Autoencoders (VAEs)，非常推荐阅读原文。Generative Model （生成式模型）在深度学习模型范畴中，区别于图像分类、检测、分割等领域中的各种经典模型，从模型的目标而言，上述经典模型致力于对输入数据判定类别、bounding box或segment area，而Generative Model的目的...
2.4 Conditional Variational Autoencoders(CVAE) 对VAEs的推理过程中添加观测样本X做为条件进行变分计算,得到CVAEs。CVAE处理input-to-output中一对多映射的问题。CVAEs的网络结构如图3所示。 图3 CVAE结构示意图 此时ELBO目标函数转换为公式(16): 此时,p(z|x,O)仍然服从N(0,I)分布,因为CVAEs中Z是独立与X...
与标准的Autoencoder类似，VAE是一种由encoder和decoder组成的体系结构，经过训练以最小化编码的解码数据和初始数据之间的重建误差。然而，为了引入潜在空间的正则化，对普通的autoencoder进行了修改：不是将输入编码为隐空间的单个点，而是将其编码为隐空间上的一个分布。具体的训练步骤如下：在实践中，编码...
一个VAE(variational autoencoder)是一个产生式模型,意味着我们可以产生看起来像我们的训练数据的 samples。 Conditional Variational Autoencoders --- 条件式变换自编码机 Goal of a Variational Autoencoder: 一个VAE(variational autoencoder)是一个产生式模型,意味着我们可以产生看起来像我们的训练数据的 samples。
Generative Models, Adversarial Networks GANs, Variational Autoencoders VAEs, RepJetev3ux 立即播放 打开App,看更多精彩视频100+个相关视频 更多53 -- 1:17:44 App Manolis Kellis Keynote Address at Annual Epigenomics Canada meeting 31 -- 7:21 App MASTER-example 1, search 7 -- 10:52 App ...