VQ-VAE的损失函数主要包括两部分:重构损失和向量量化损失。下面是对VQ-VAE损失函数的解释: 1.重构损失(Reconstruction Loss): VQ-VAE的目标之一是对输入数据进行重构,即尽可能准确地从潜在编码中还原出原始数据。重构损失衡量了重构图像(或数据)与原始图像之间的差异。它的计算方式通常采用像素级别的差异,如均方误差(...
总结起来,VQ-VAE的损失函数包括了重构损失、码本损失和潜在空间的KL散度损失。重构损失衡量了解码器生成图像与原始图像之间的差异,码本损失衡量了潜在向量与最近的离散码本向量之间的距离,潜在空间的KL散度损失衡量了潜在空间的分布与标准正态分布之间的差异。通过综合考虑这三个损失,VQ-VAE能够实现高质量的图像和音频...
作者及组织:Aaron van den Oord,Oriol Vinyals和Koray Kavukcuoglu, 来自DeepMind。 1、VAE 简单回顾下VAE的损失函数,ELBO的下界为: 其中第一项为解码器的重构损失(regression loss) ;第二项为正则项,用KL散度来使Encoder---后验概率 和 先验 分布近似,通常 假设为多元标准正太分布,该项主要防止VAE坍...
简单总结一下,vqvae 的 encoder 是一个图像表征模型,不同于一般的图像表征模型对图像提取一个特征向量,vqvae 是提取出一张特征图(多个特征向量的二维排布),相当于是将一张像素空间的大图压缩为了一张隐空间的小图。而 vqvae 的 decoder 则可以将一张隐空间的小图解码为像素空间的大图。也就是说,vqvae 相当...
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...
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...
VQ-VAE是一个强大的无监督表征学习模型,它学习的离散编码具有很强的表征能力,最近比较火的文本转图像模型DALL-E也是基于VQ-VAE的。 在具体介绍VQ-VAE模型前,需要先介绍一下该模型的前身工作AutoEncoder模型以及VAE模型。 1.1 AutoEncoder 自编码器Auto-Encoder是无监督学习的一种方式,可以用来做降维、特征提取等。其...
具体损失函数设计细节见损失函数设计细节 VQ-VAE的相关代码: 1.整体流程: def __init__(self, input_dim, dim, K=512): super().__init__() self.encoder = nn.Sequential( nn.Conv2d(input_dim, dim, 4, 2, 1), nn.BatchNorm2d(dim), ...
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...
SQ的算法有很多,例如SQ-VAE等等。但是对于SQ来说,我认为FSQ is all you need(/doge)。在这里,...