VAE(Variational Autoencoder)的原理
Kingma, Diederik P., and Max Welling. "Auto-encoding variational bayes." arXiv preprint arXiv:1312.6114 (2013). 论文的理论推导见：https://zhuanlan.zhihu.com ...
原文：VAE (variational autoencoder)
Understanding VariationalAutoencoders VAEs 为何不能用AE的decoder来直接生成数据 因为这里的latent space的regularity无法保证 右边给出的例子，AE只是保证training过程中的cases的这些离散点，会导致严重的overfitting，你选中其他点的时候，不知道会发生什么，因为对于latent space之前是没有任何约束 ...
2018-05-28 14:18 5 26025 推荐指数：
相关推荐
变分自编码器（Variational Autoencoder, VAE）通俗教程
最佳阅读体验请前往原文地址： 变分自编码器（Variational Autoencoder, VAE）通俗教程—— 作者：邓范鑫 1. 神秘变量与数据集 现在有一个数据集DX(dataset, 也可以叫datapoints)，每个数据也称为数据点。 X是一个实际的样本集合，我们假定这个样本受 ...
用VAE（variational autoencoder）做sentence embedding/representation或者其他任何结构数据的热presentation
VAE是一个神奇得算法，其实思想倒是有点像word2vec，只是在其上加了一层bayesian的思想，这点上又倒是有点像LDA了； 个人觉得，VAE挖掘的好的话，倒是有很大的潜力和应用的，因为它是真正意义上的无监督的，句子表示成向量之后，然后你就可以想干嘛就干嘛了； 简单介绍一下VAE ...
(转) 变分自编码器（Variational Autoencoder, VAE）通俗教程
变分自编码器（Variational Autoencoder, VAE）通俗教程 转载自: http://www.dengfanxin.cn/?p=334&sukey ...
Auto encoder简介， Variational Autoencoder, 以及Variational Graph Autoencoder详细介绍
1. 传统的Auto-Encoders 传统的自动编码机是一个神经网络，它包含一个编码层和一个解码层。编码层将一个点X作为输入，将他转换成一个低维的特征 embedding Z。 ...
VAE--就是AutoEncoder的编码输出服从正态分布
花式解释AutoEncoder与VAE 什么是自动编码器 自动编码器(AutoEncoder)最开始作为一种数据的压缩方法，其特点有: 1)跟数据相关程度很高，这意味着自动编码器只能压缩与训练数据相似的数据，这个其实比较显然，因为使用神经网络提取的特征一般是高度相关 ...
【机器学习】无监督学习Autoencoder和VAE
众所周知，机器学习的训练数据之所以非常昂贵，是因为需要大量人工标注数据。 autoencoder可以输入数据和输出数据维度相同，这样测试数据匹配时和训练数据的输出端直接匹配，从而实现无监督训练的效果。并且，autoencoder可以起到降维作用，虽然输入输出端维度相同，但中间层可以维度很小 ...
变分自编码器（Variational auto-encoder，VAE）
参考： https://www.cnblogs.com/huangshiyu13/p/6209016.html https://zhuanlan.zhihu.com/p/25401928 htt ...