变分自编码器(VAE) 标准的自编码器将输入映射到潜在空间中的单个点。然而,VAE的编码器输出概率分布的参数(均值和方差)。模型从这个分布中采样一个点,然后将其输入到解码器中。 我们使用ELBO作为损失函数。 VAE存在后验崩溃的问题:模型中的正则...
在语音数据上,VQ-VAE成功地学习到了与音素类似的离散表示。实验包括: 语音重构:使用VQ-VAE重构语音信号,保持了内容不变,但波形有所不同。 说话人转换:通过改变解码器的说话人ID,实现了语音内容相同但声音不同的效果。 无监督音素学习:模型在完全无监督的情况下,学到了与真实音素高度相关的表示。 3.3 视频生成 ...
变分自编码器(Variational Autoencoder,VAE)是一种生成模型,结合了自动编码器(Auto-Encoder)和概率潜变量模型的思想。它可以用于学习数据的潜在表示,并且可以生成与原始数据类似的新样本。 VAE的主要思想是通过学习数据的概率分布来实现数据的压缩和生成。它由两部分组成:编码器(Encoder)和解码器(Decoder)。 编码器: ...
VQ-VAE和AE的唯一区别,就是VQ-VAE会编码出离散向量,而AE会编码出连续向量。 可为什么VQ-VAE会被归类到图像生成模型中呢?这是因为VQ-VAE的作者利用VQ-VAE能编码离散向量的特性,使用了一种特别的方法对VQ-VAE的离散编码空间采样。VQ-VAE的作者之前设计了一种图像生成网络,叫做PixelCNN。PixelCNN能拟合一个离散的分...
简介:VQ-VAE 是变分自编码器(VAE)的一种改进。这些模型可以用来学习有效的表示。本文将深入研究 VQ-VAE 之前,不过,在这之前我们先讨论一些概率基础和 VAE 架构。 VQ-VAE 是变分自编码器(VAE)的一种改进。这些模型可以用来学习有效的表示。本文将深入研究 VQ-VAE 之前,不过,在这之前我们先讨论一些概率基础和 ...
矢量量化变分自编码器(VQ-VAE) 离散表示可以有效地用来提高机器学习模型的性能。人类语言本质上是离散的,使用符号表示。我们可以使用语言来解释图像。因此在机器学习中使用潜在空间的离散表示是一个自然的选择。 首先,编码器生成嵌入。然后从码本中为给定嵌入选择最佳近似。码本由离散向量组成。使用L2距离进行最近邻查找...
1.1 为什么VQ-VAE想要把图像编码成离散向量? 1.2 VQ-VAE引入codebook(即embedding space嵌入空间) 1.3 VQ-VAE的工作过程 2 VQ-VAE实现方法 2.1 VQ-VAE的编码器怎么输出离散向量。 2.2 VQ-VAE怎么优化编码器和解码器 2.3 VQ-VAE怎么优化嵌入空间 3 总结评价 ...
VAE由3部分组成: 1.一个编码器网络,参数化潜在的后验q(z|x) 2.先验分布p(z) 3.输入数据分布为p(x|z)的解码器 通常我们假设先验和后验呈对角方差正态分布。然后使用编码器来预测后验的均值和方差。 然而,作者使用离散潜在变量(而不是连续正态分布)。后验分布和先验分布是分类的,从这些分布中抽取的样本...
VQ-VAE(Vector Quantised Variational AutoEncoder)是VAE的量化版本,也称为离散化。它的核心思想是使用一个codebook来替代VAE中学习样本分布的过程。Codebook是一个KxD维的矩阵,其中K是codebook的长度,D是每一维向量的长度。通过编码器得到的特征向量与codebook中的向量进行比较,找到最相似的向量,并将其索引存入特征矩阵...
近日DeepMind发布VQ-VAE-2算法,也就是之前VQ-VAE算法2代,这个算法从感观效果上来看比生成对抗神经网络(GAN)的来得更加真实,堪称AI换脸界的大杀器,如果我不说,相信读者也很难想象到上面几幅人脸图像都是AI自动生成出来的。 不过如此重要的论文,笔者还没看到专业性很强的解读,那么笔者就将VQ-VAE-2算法分为VQ,VA...