《Auto-Encoding Variational Bayes》这篇论文,不仅是一个技术突破的起点,也是生成模型领域的一块基石。它启发了许多后续的研究,比如β-VAE、InfoVAE,以及结合VAE和GAN的混合模型。更重要的是,它让我们看到了机器学习的一个新可能性:机器不仅能学习和识别,还能创造和想象。 如果你对VAE感兴趣,不妨去读读这篇
论文地址: [1312.6114] Auto-Encoding Variational Bayes来源:arXiv:1312.6114v10 [stat.ML] 1 May 2014 1 介绍在涉及如下图所示的包含隐变量的学习和推理问题时,往往会遇到后验概率不可… 陆树栋发表于西土城的搬... Auto-Encoding Variational Bayes(从理论到实践的变分自编码器) Clear 参数估计中的Frequentist...
Auto-Encoding Variational Bayes(VAE)粗浅的理解 VAE作为生成模型的一种,能够通过改变latent space 来生成和训练时不一样的样本。 而这种能力,Auto-Encoder (AE)是做不到的,因为如果不对latent space 的生成进行约束,仅仅是对输出的结果进行约束。那么最终,对于不同的样本输入,得到的latent space 是完全不... 关...
Auto-Encoding Variational Bayes整理 _{\phi}(z\midx)qϕ(z∣x) : anapproximationtotheintractabletrueposteriorpθ (z∣x)p...z)pθ(x∣z) 称为 概率解码器(aprobabilisticdecoder),因为给定一个编码zzz,它会在xxx的可能对应值上产生一个分布。 推导变分下界 ...
VARIATIONAL RECURRENT AUTO-ENCODERS 详解 机器学习神经网络深度学习人工智能编程算法 在本文中,我们提出了一个结合了RNN和SGVB优势的模型:变分自动编码器(VRAE)。 这种模型可用于对时间序列数据进行有效的大规模无监督学习,将时间序列数据映射到潜在向量表示。 该模型是生成模型,因此可以从隐藏空间的样本生成数据。 这...
auto-encoding variational bayes原理是一种通用的利用auto-encoding方法结合variational lower bound求解bayes图模型隐变量的方法论。而VAE(Variational Auto-Encoding)是在该方法论下的一个具体示例。Auto-Encoding Variational Bayes原理的目的是学习潜在空间的表示,使得生成的数据能够尽可能接近真实数据,并且使得生成数据的...
Auto-Encoding Variational Bayes (VAE原文)、变分推理 变分自动编码器的大致概念已经理解了快一年多了,但是其中的数学原理还是没有搞懂,在看到相关的变体时,总会被数学公式卡住。下决心搞懂后,在此记录下我的理解。 1 公式推导——变分下界# 这篇文章提出一种拟合数据集分布的方法,拟合分布最常见的应用就是生成模型...
Auto-Encoding Variational Bayes 公式推导及代码 变分自动编码器(VAE)用于生成模型,结合了深度模型以及静态推理。简单来说就是通过映射学习将一个高维数据,例如一幅图片映射到低维空间Z。与标准自动编码器不同的是,X和Z是随机变量。所以可以这么理解,尝试从P(X|Z)中去采样出x,所以利用这个可以生成人脸,数字以及...
Auto-Encoding Variational Bayes Paper Info Full name:Auto-Encoding Variational BayesAuthors:Diederik P Kingma,Max WellingLink:https://arxiv.org/abs/1312.6114 Abstract 针对“当存在不确定后验分布的连续的潜在变量(continuous latent variables)和大数据集时,如何在定向概率模型上进行有效的推导和学习?”这一...
【论文笔记】Auto-Encoding Variational Bayes 导读 VAE 嘛,之前觉得水平不够,不敢读。现在觉得,试试吧。 Abstract 如何在连续隐变量,难以估计后验概率以及大量数据集的情况下,良好的推断与学习呢? 本文提出随机变量推断。 1 对于随机变量的下界估计使用重参数化可以直接通过随机梯度进行优化 2. 在独立同分布数据集...