原文:TV和BTV(全变分和双边全变分)

TV:Total Variation BTV:BilateralTotal Variation Osher等在 年提出了总变分 TV 超分辨率重建方法,该方法能够有效地去除噪声和消除模糊,但是在强噪声情况下,图像的平滑区域会产生阶梯效应,同时图像的纹理信息也不能很好地保留。Farsiu等在 年提出了双边总变分 BTV 正则化方法,该方法不仅考虑了周围像素与中心像素的几何距离,同时也考虑了灰度相似性 ...

2019-03-07 19:38 0 777 推荐指数:

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推断(一)

引言GAN专题介绍了GAN的原理以及一些变种,这次打算介绍另一个重要的生成模型——自编码器(Variational AutoEncoder,VAE)。但在介绍编码器之前,这里会先花一点时间介绍推断(Variational Inference,VI),而这一小系列最后还会介绍贝叶斯神经网络 ...

Tue Jun 23 07:42:00 CST 2020 0 1195
推断(二)—— 进阶

贝叶斯推断由上一篇我们已经了解到,对于未知的分布或者难以计算的问题,我们可以通过推断将其转换为简单的可计算的问题来求解。现在我们贝叶斯统计的角度,来看一个难以准确计算的案例。 推断问题可以理解为计算条件概率$p(y|x)$。利用贝叶斯定理,可以将计算条件概率(或者说后验概率 ...

Tue Jun 23 07:43:00 CST 2020 0 992
推断到自编码器(VAE)

EM算法 EM算法是含隐变量图模型的常用参数估计方法,通过迭代的方法来最大化边际似然。 带隐变量的贝叶斯网络 给定N 个训练样本D={x(n)},其对数似然函数为: 通过最大化整个训 ...

Sat Nov 16 13:37:00 CST 2019 0 266
推断(三)—— 进阶(续)

SVI推断的前两篇介绍了推断的构造方法、目标函数以及优化算法CAVI,同时上一篇末尾提到,CAVI并不适用于大规模的数据的情况,而这一篇将要介绍一种随机优化(stochastic optimization)的方法。这种优化方法与随机梯度下降(Stochastic Gradient ...

Tue Jun 23 07:44:00 CST 2020 0 739
推断与自编码器

推断与自编码器 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 本文主要介绍自编码器(Variational Auto-Encoder, VAE)及其推导过程,但自编码器涉及一些概率统计的基础知识,因此为了更好地理解 ...

Thu Mar 12 01:49:00 CST 2020 0 1273
推断(Variational Inference)

(学习这部分内容大约需要花费1.1小时) 摘要 在我们感兴趣的大多数概率模型中, 计算后验边际或准确计算归一化常数都是很困难的. 推断(variational inference)是一个近似计算这两者的框架. 推断把推断看作优化问题: 我们尝试根据某种距离度量来寻找一个与真实后验尽可 ...

Wed Feb 15 03:30:00 CST 2017 0 1602
微分、差的概念

作者:知乎用户 链接:https://www.zhihu.com/question/30416914/answer/77472961 微分:是当自变量x变化了一点点(d ...

Sat Oct 23 18:49:00 CST 2021 0 2300
泛函与基础

。 变分法 经典问题都是寻求一个问题的最优解答,其求解过程为“最优化”过程。 经典问题的求解 ...

Sat Oct 24 22:22:00 CST 2015 0 7939
 
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