最后确保梯度可以直接从解码器流向编码器。 quantized= inputs + (quantized - inputs).detach() 从数学上讲,左右两边是相等的(+输入和-输入将相互抵消)。在反向传播过程中,.detach部分将被忽略。 以上就是VQ VAE的完整实现,原始的完整代码...
所以直接将解码器输入的梯度复制到编码器输出(红色箭头)。这样可以产生一个良好的梯度近似。 在训练过程中,梯度可以推动编码器嵌入(绿色圆圈)靠近不同的离散表示(紫色圆圈)。 优化编码器、解码器和嵌入(即码本)。损失函数可以用以下方式表达。 第一个术语是重构损失(类似于标准的VAE)。它衡量解码器在生成与输入分布...
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,忽略了潜在表示。因此后验分布将不包含有关潜在变量的信息。 在VQ-VA...
之所以要思考这么一个问题,是因为VQ-VAE的codebook是完全离散的,我们并不知道每个向量之间的关联,也就做不了采样,完全不同于此前的VAE能有个高斯分布的假设供我们使用。于是,训练好了一个codebook,似乎就只能做对给定输入图像的编码,而做不了生成。对于这个问题,倘若熟悉NLP领域的朋友一定已经有了些想法,裤兜里的nex...
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: 将输入数据映射到潜在空间中的概率分布,通常是高斯分布。 解码器:将潜在空间中的样本重构为原始数据。 在训练过程中,VAE试图最大化数据的边际对数似然,同时最小化潜在表示与先验分布之间的...
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 算法流程如下: 定义编码器和解码器网络。 初始化代码本。 对于每个训练批次,执行以下操作: 将输入数据通过编码器得到潜在表示。 将潜在表示与代码本中的向量进行比较,找到最接近的向量(即量化潜在表示)。 使用解码器将量化潜在表示解码为重构数据。
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...
这就是VAE的思想。VAE（Variational Auto-Encoder, 变分自动编码器）VAE的结构 如上图所示，VAE与AE整体...
VQ-VAE(Vector Quantised - Variational AutoEncoder)首先出现在论《Neural Discrete Representation Learning》 作为一个自编码器,VQ-VAE的一个明显特征是它编码出的编码向量是离散的,换句话说,它最后得到的编码向量的每个元素都是一个整数,这也就是“Quantised”的含义,我们可以称之为“量子化”(跟量子力学的“量子...