VQ-VAE:VAE编码器描述图像的时候会明确描述天上云的含量有0.6,雨的含量有0.1,而VQ-VAE则会用天上云为1,雨为0这样离散的方式描述。有了这样的onehot离散编码,还需要vq_embedding计算成连续变量,就相当于LLM中的词嵌入,解码器会在离散值embedding后运行。 VQ-VAE问题:离散的编码器结果导致无法随机采样向量让解码器...
AE主要用于数据的压缩与还原，在生成数据上使用VAE。AE是将数据映直接映射为数值code，而VAE是先将数据...
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:模型中的正则化项开始主导损失函数,后验分布变得与先验分布相似。解码器变得过于强大...
AE由编码器与解码器组成，将输入图像映射为低维特征（隐变量），旨在压缩输入数据。隐变量的生成与解码器的图像还原能力使得隐变量承载了输入的重要信息，利于下游任务。然而，AE的隐变量缺乏语义特性，且无随机性。AE主要功能为数据压缩而非生成，模型训练过程中更偏向数据压缩过程。二、变分自编码器（VAE...
VQ-VAE-2是VQ-VAE的升级版,主要变化是: 对VQ-VAE的encoder和decoder进行分层, bottom层对局部特征进行建模, top层对全局特征进行建模; 在top层中加入了self attention,更有效地提取全局信息,同时缓解了生成图像模糊的问题,保留了 AE 不会模式坍塌,生成样本多样化的优点。 自回归的采样会累积误差, 因此加入了reject...
VQ-VAE:离散化特征学习的魔法 在扩散模型出现之前,生成模型主要分为两大类:Gans和VAEs。其中,VQ-VAE因其离散化的中间特征而备受瞩目,甚至在DALL-E中也融入了VQ-VAE的思想。今天,我们就来深入探讨VQ-VAE的前世今生。 🔍 自编码器(AutoEncoder) 自编码器(AE)是一种无监督学习模型,主要用于降维和特征提取。它...
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乐了半天 又觉得莫名其妙“这有什么好录的” 原来岁月真的似神偷 偷走我们单纯热情面对世界的心 我们不太大笑了 也又还没有到常皱眉头的年龄 但麻木 是不是也是一种 失魂落魄 不要对幸福习以为常 不要做安土重迁的农夫 要做水手 去做水手 要把心挂在船上 像锚一样 出航⛵️ 黑暗的尽头 是你和我...
人物简介: 李红玉,曾担任北京红福隆盛餐饮管理有限责任公司等公司股东,曾担任北京红福隆盛餐饮管理有限责任公司等公司高管。 老板履历 图文概览商业履历 任职全景图 投资、任职的关联公司 商业关系图 一图看清商业版图 更新时间:2024-08-06关联企业0 担任法定代表人0 担任股东0 担任高管0 所有任职企业0 作为最终...