参考论文:[1711.00937] Neural Discrete Representation Learning TL;DR 传统的变量自编码器(VAE) 主要使用连续的潜变量,面对强大的解码器时,常出现后验塌陷的问题,即潜变量被忽略。 VQ-VAE模型 结合了字典学习和表示学习的优势,通过引入向量量化,实现了对离散潜变量的有效建模,解决了传统VAE的后验塌陷问题。 离散表示
VQ-VAE的效果与应用:VQ-VAE能有效利用潜在空间,成功地模拟数据空间中通常跨越多个维度的重要特征。通过VQ-VAE发现了某种模态的良好离散潜在结构,训练了一个强大的先验来产生有趣的样本和有用的应用。例如,在训练语音时,可以在没有任何监督或关于音素或单词的先验知识的情况下发现语言的潜在结构。 论文的主要贡献:介绍...
第三项是让每次z_q和z_e不要变化太大. 利于网络收敛. P概率定义如下. 变分推断--理解变分推断中的ELBO z是隐变量. 用来生成x 下面这个条件概率是我们需要的. 知道这个概率之后,我们就可以知道给定x, 之后z 取什么值概率最大了. 之后我们直接取概率最大的那个z值作为隐变量即可. 如果我们用一个分布q(z)来...
基于组合编码的VQ-VAE 本文的核心目标是将每个姿态压缩为一组离散的标记(token),每个标记对应于从共享码本中学习的潜在表示。 图2:PCT(Pose as Compositional Tokens)架构的训练阶段 - 来源:https://arxiv.org/abs/2303.11638 辅助模块 class MLPBlock(nn.Module): def __init__(self, dim, inter_dim, drop...
基于以上的讨论,该工作基于 VQVAE 的方法提出 DiscoDVT(Discourse-aware Discrete Variational Transformer),首先引入一个离散code序列,学习文本中每个局部文本片段(span)的高层次结构,其中每一个从大小为的 code vocabulary 中得到。随后作者进一步提出一个篇章关系预测目标...
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,原始的完整代码可以在这里找到: 最后论文:ArXiv. /abs/1711.00937 作者:Kavishka Abeywardana MORE kaggle比赛交流和组队 喜欢就关注一下吧: 点个在看你最好看!
效果与连续版本的VAE相当,但是可以将图像压缩到更小的space空间,比如 128 × 128 × 3 image space -> 32 × 32 × 1 ,方便一些agressive regression任务直接在discrete latent space上进行,从而节省计算量。 总结与发散 论文名称的VQ全称为Vector Quantised,但个人认为,这里Quantised翻译为“量化”不如翻译成“聚...
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 ...
这篇论文介绍了 VQ-VAE，该模型使用离散隐变量，受向量量化的启发用一种新的方式进行训练。后验和先验分布是明确分类的，从这些分布中提取的样本可通过嵌入表进行索引。然后将这些嵌入作为解码器网络的输入。图 1. 左：VQ-VAE 图示。右：嵌入空间可视化。编码器 z(x) 的输出映射到最近点 e_2。梯度∇zL（...
论文理解:Generating Diverse High-Fidelity Images with VQ-VAE-2,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。