尽管VAE 在名字上很像 AE(自动编码器),但其方法(或其对网络的解释)是独特的。在 VAE 中 ,encoder 用于计算平均值和方差,这与平时的 AE 完全不是一个类型的模型。对于不同的隐变量空间维度,VAE 具有不同的性能,相对而言,隐变量空间越大,可以保留的概率分布的信息就越多。但我们并不能说,隐变量空间越大就...
在机器学习领域,序列建模与变分自编码器(Variational Autoencoder, VAE) 是两个至关重要的技术,它们在处理时间依赖性数据与复杂数据生成任务中都发挥着关键作用。序列建模通常用于自然语言处理、语音识别等需要保持顺序关系的任务,而VAE是生成模型的典型代表,旨在学习数据的分布并生成类似数据。将两者结合的模型在序列生成...
变分自编码器(VAE)是一种生成模型,说白了,它的任务就是学会数据的“潜规则”,然后模仿这些规则生成新的数据。这个过程背后靠的是概率模型和一种叫“变分推断”的方法。要理解 VAE 的工作原理,先来补点背景知识。 背景知识 隐变量模型VAE 假设每一张数据(比如一张猫的照片)背后都有一些隐藏的特征,比如猫的颜色...
VAE是一种深度生成模型,它的核心思想是通过编码器将输入数据编码成隐变量,然后通过解码器从这些隐变量中生成新的数据。这种模型在处理复杂数据时表现出色,尤其是在图像生成和文本生成等领域。 VAE的基本原理 📚 VAE由两部分组成:编码器和解码器。编码器负责将输入数据编码成隐变量,而解码器则从这些隐变量中生成新...
同时VAE拥有其他自编码器不具备的功能,数据生成,在自动编码器家族当中,大部分架构都只能够实现“数据改良”,即在输入数据上进行修改,真正能够实现数据生成的其实只有变分自动编码器这一类,因此在整个自动编码器家族中,只有变分自动编码器可以被称之为“生成模型”。
依靠大量数据、精心设计的网络架构和智能训练技术,深度生成模型表现出了令人难以置信的能力,可以生成各种高度逼真的内容,例如图像、文本和声音。在这些深度生成模型中,有两个主要类别脱颖而出,值得特别关注:生成对抗网络 (GAN) 和变分自动编码器 (VAE)。 一 降维、PCA 和自动编码器...
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...
变分自编码器（Variational Autoencoder，VAE）是机器学习领域用于生成新数据的一种人工神经网络类型。它是一种自编码器，一种用于学习输入数据的有效编码的神经网络。传统的自编码器学习将输入层的数据压缩为短代码，然后将该代码解压为原始数据，而VAE则将问题反过来。VAE不产生单一输出（压缩代码），而是产生可能输出的...
变分自编码器(Variational Autoencoder,VAE)是一种强大的生成模型,旨在学习输入数据的潜在表示,并能够生成与训练数据相似的新数据样本。VAE结合了深度学习和概率图模型的理念,特别适用于处理如图像和文本等复杂数据。VAE主要由两部分组成:编码器(Encoder)和解码器(Decoder)。
VAE 的数学细节 在上一节中,我们给出了以下直观的概述: VAE 是将输入编码为分布而非点的自动编码器,其潜在空间的 “组织 ”是通过约束编码器返回的分布接近标准高斯分布来规范化的。在本节中,我们将从更数学的角度来看待 VAE,从而更严格地证明正则化项的合理性。为此,我们将建立一个清晰的概率框架,并特别使用...