VQ-VAE pytorch复现 VQ-VAE是2018年提出来的网络结构,其主要的创新点在于提出了Vector Quatization(向量离散化)这一技术,利用Codebook来对压缩图像进行编码,经过离散编码(Codebook)来重构图像。实际上VAE是一个自编码模型,其原理也非常简单。VAE全程是variational autoencoder即变分自编码器,可以分成编码器(encoder)和解...
reconstruct(vqvae, img, device, cfg['dataset_type']) 训练压缩图像生成模型 PixelCNN 有了一个VQVAE后,我们要用另一个模型对VQVAE的离散空间采样,也就是训练一个能生成压缩图片的模型。我们可以按照VQVAE论文的方法,使用PixelCNN来生成压缩图片。 PixelCNN 的原理及实现方法就不在这里过多介绍了。详情可以参见我...
在PyTorch里,x.detach()就是sg(x),它的值在前向传播时取x,反向传播时取0。 通过这一技巧,我们完成了梯度的传递,可以正常地训练编码器和解码器了。 优化嵌入空间 到目前为止,我们的讨论都是建立在嵌入空间已经训练完毕的前提上的。现在,我们来讨论一下嵌入空间的训练方法。 嵌入空间的优化目标是什么呢?嵌入空间...
生成模型VAE 1:28:16 生成模型GAN 1:36:48 1.【15分钟】了解变分自编码器转自:车库里的老锤~1 14:57 如何搭建VQ-VAE模型(Pytorch代码)转自:刹那-Ksana- 05:00 90分钟!清华博士带你一口气搞懂人工智能和神经网络 69.8万播放 【官方双语/合集】线性代数的本质 - 系列合集 428.1万播放 PyTorch深度学习快速...
https://colab.research.google.com/github/zalandoresearch/pytorch-vq-vae/blob/master/vq-vae.ipynb#scrollTo=JscoOyZ3ddge 最后论文: ArXiv. /abs/1711.00937 编辑:于腾凯 校对:林亦霖 关于我们 数据派THU作为数据科学类公众号,背靠清华大...
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模型及公式推导 PrincessMQ 71925 04:13 【变分自编码器VAE】可视化讲明白 梗直哥丶 10:57:23 【生成模型VAE】十分钟跟着博士搞懂变分自编码器原理图解+公式推导+项目实战!pytorch深度学习/Python深度学习/生成图像/GAN/论文解读 Transformer李宏毅 8:32:05 ...
A pytorch implementation of the vector quantized variational autoencoder (https://arxiv.org/abs/1711.00937) - MishaLaskin/vqvae
PyTorch 0.4 Additional requirements in requirements.txt Usage # For examplepython3main.py--dataset=cifar10--model=vqvae--data-dir=~/.datasets--epochs=3 Results All images are taken from the test set. Top row is the original image. Bottom row is the reconstruction. ...
即可申请加入自然语言处理/Pytorch等技术交流群 关于我们 MLNLP社区是由国内外机器学习与自然语言处理学者联合构建的民间学术社区,目前已经发展为国内外知名的机器学习与自然语言处理社区,旨在促进机器学习,自然语言处理学术界、产业界和广大爱好者之间的进步。