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-VAE) 离散表示可以有效地用来提高机器学习模型的性能。人类语言本质上是离散的,使用符号表示。我们可以使用语言来解释图像。因此在机器学习中使用潜在空间的离散表示是一个...
VQ-VAE(Vector Quantized Variational Autoencoder)是一种基于变分自动编码器(VAE)和向量量化(Vector Quantization)的深度学习模型。它结合了自动编码器和向量量化的优点,用于学习高效的数据表示。 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...
原文地址:https://shashank7-iitd.medium.com/understanding-vector-quantized-variational-autoencoders-vq-vae-323d710a888a Oord 等人的这篇论文提出了使用离散潜在嵌入进行变分自动编码器的想法。所提出的模型称为向量量化变分自动编码器(VQ-VAE)。我真的很喜欢这个想法和其带来的结果,但用来加深对其理解的资源却...
VQ-VAE - 矢量量化自动编码器.pdf,Neural Discrete Representation Learning Aaron van den Oord Oriol Vinyals Koray Kavukcuoglu DeepMind DeepMind DeepMind avdnoord@ vinyals@ korayk@ 8 1 0 Abstract 2 y Learning useful representations without supervision remain
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 【中英字幕】油管百万好评的《编程思维》,让你的编程能力飞速提升,这么好的课程还没人看?我不更了!《像程序员一样思考》 ...
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-VAE) 离散表示可以有效地用来提高机器学习模型的性能。人类语言本质上是离散的,使用符号表示。我们可以使用语言来解释图像。因此在机器学习中使用潜在空间的离散表示是一个自然的选择。
矢量量化变分自编码器(VQ-VAE) 离散表示可以有效地用来提高机器学习模型的性能。人类语言本质上是离散的,使用符号表示。我们可以使用语言来解释图像。因此在机器学习中使用潜在空间的离散表示是一个自然的选择。 首先,编码器生成嵌入。然后从码本中为给定嵌入选择最佳近似。码本由离散向量组成。使用L2距离进行最近邻查找...
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-VAE) 离散表示可以有效地用来提高机器学习模型的性能。人类语言本质上是离散的,使用符号表示。我们可以使用语言来解释图像。因此在机器学习中使用潜在空间的离散表示是一个自然的选择。
矢量量化变分自编码器(VQ-VAE) 离散表示可以有效地用来提高机器学习模型的性能。人类语言本质上是离散的,使用符号表示。我们可以使用语言来解释图像。因此在机器学习中使用潜在空间的离散表示是一个自然的选择。 首先,编码器生成嵌入。然后从码本中为给定嵌入选择最佳近似。码本由离散向量组成。使用L2距离进行最近邻查找...
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...