autoencoder学习表示,缺乏多样性;vae学习分布,每次通过采样获取生成结果,提高多样性,但可使用性不大。vqvae算是两者的折中方案。 vae的损失函数包含极大似然(KL)和重建误差(mse)两部分。 vqvae的损失函数包含codebook的损失函数(commit loss)和重建误差(mse)两部分。Input...
VQ-VAE的损失函数包括三个部分: 重构损失:衡量解码器重构输入的质量,‖x−x^‖2 。 嵌入代码本身的优化:通过将嵌入向量向编码器输出靠拢,更新嵌入空间。 承诺损失(Commitment Loss):防止编码器的输出远离嵌入向量,迫使其“承诺”于最近的嵌入。 总的损失函数为: L=‖x−x^‖2+‖sg[ze(x)]−e‖2+β...
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(...
这样,VQ-VAE总体的损失函数可以写成:(由于算上了重建误差,我们多加一个$\alpha$用于控制不同误差之间的比例) 总结 VQ-VAE是一个把图像编码成离散向量的图像压缩模型。为了让神经网络理解离散编码,VQ-VAE借鉴了NLP的思想,让每个离散编码值对应一个嵌入,所有的嵌入都存储在一个嵌入空间(又称"codebook")里。这样,V...
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...
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...
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...
2.2 VQ-VAE怎么优化编码器和解码器 为了优化编码器和解码器,我们先来制订一下VQ-VAE的整体优化目标。由于VQ-VAE其实是一个AE,误差函数里应该只有原图像和目标图像的重建误差。 但直接拿这个误差来训练是不行的。误差中, 是解码器的输入。从编码器输出 ...
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坍塌到一个点,毕竟是生成模型。 ...
函数停止了梯度,因此此时 的参数不会得到更新。Embedding space的参数通过第二项损失项进行更新,通过将encoder编码结果进行停止梯度,我们只对E \mathcal{E}E进行参数更新。 Fig 2. 通过梯度拷贝,将decoder的梯度拷贝到encoder中。 那么在代码中如何实现这些逻辑呢?我们首先可以参考[3]项目中的实现。我们首先分析model...