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-VAE中,通过矢量量化步骤避免了后验崩溃。 矢量量化变分自编码器(VQ...
在这里也一样,如果使用VAE的方式,样本的分布P(z)并不是很好学,VQ-VAE就使用了一个codebook去替代了VAE中学习样本分布的过程,我们假设codebook是K × D维的,其中K是指codebook的长度,一般设定为8192维,而D则是每一维向量的长度,一般设为512,如图2.1所示,codebook的长度K可以简单的理解为codebook对应于K个聚类中心。
VQ-VAE的一般工作流程: 1.编码器(Encoder):输入数据经过编码器,将其映射到潜在空间中的低维表示。这个低维表示通常是离散的,而不是连续的。 2.量化器(Quantizer):VQ-VAE使用向量量化器来将连续的潜在表示映射到一个有限的离散集合中。这个过程可以看作是将连续的潜在表示量化为离散的代表向量。 3.解码器(Decode...
VQ-VAE和AE的唯一区别,就是VQ-VAE会编码出离散向量,而AE会编码出连续向量。 可为什么VQ-VAE会被归类到图像生成模型中呢?这是因为VQ-VAE的作者利用VQ-VAE能编码离散向量的特性,使用了一种特别的方法对VQ-VAE的离散编码空间采样。VQ-VAE的作者之前设计了一种图像生成网络,叫做PixelCNN。PixelCNN能拟合一个离散的分...
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 ...
DeepMind 最近提出的 VQ-VAE 是一种简单而强大的生成模型，结合向量量化和变分自编码器学习离散表示，实现在图像识别、语音和对话等任务上的无监督学习。近期，图像、音频、视频领域生成模型的发展产生了惊人的案例与应用。同时，few-shot 学习、域适应或强化学习这样具有挑战性的任务也极为依赖从原始数据学习到的表征...
VQ-VAE 是变分自编码器(VAE)的一种改进。这些模型可以用来学习有效的表示。本文将深入研究 VQ-VAE 之前,不过,在这之前我们先讨论一些概率基础和 VAE 架构。 后验和先验分布 证据下界(ELBO) 在机器学习模型中,大多数后验分布都相当复杂。我们使用变分推理这一基于优化的方法来近似这些分布。ELBO 是变分推理中一个...
speech codecs create a minimally redundant representation of the input signal which is then decoded at the receiver with the best possible perceptual quality. In this work we demonstrate that a neural network architecture based on VQ-VAE with a WaveNet decoder can be used to perform very low bi...
VQ-VAE的工作流程涉及精细的步骤，包括训练编码器和解码器，以及训练PixelCNN生成这些关键的离散表示。在随机采样阶段，这个流程生成出最终的图像。实际上，VQ-VAE作为自编码器的变形，通过离散向量的压缩与解压缩，提供了一种创新的图像处理策略。核心的技术革新在于VQ-VAE如何运用"停止梯度"技巧。在前向...
#ai创造营# VQ-VAE-2(Vector Quantized Variational Autoencoder 2)是由DeepMind推出的一种自编码器模型,旨在解决生成模型在图像生成、语音生成和其他多模态任务中的问题。作为VQ-VAE的继任者,VQ-VAE-2在基...