变分推断与变分自编码器 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 本文主要介绍变分自编码器(Variational Auto-Encoder, VAE)及其推导过程,但变分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变分 ...
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: 通过最大化整个训练集的对数边际似然L D ,可以估计出最优的参数 。然而计算边际似然函数时涉及p x 的推断问题,需要在对数函数的内部进行求和 或积分 注意到,对数边际似然log p x 可以分解为 其中DKL q z p z x 为分布 ...
2019-11-16 05:37 0 266 推荐指数:
变分推断与变分自编码器 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 本文主要介绍变分自编码器(Variational Auto-Encoder, VAE)及其推导过程,但变分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变分 ...
变分自编码器(variational autoencoder, VAE)是一种生成模型,训练模型分为编码器和解码器两部分。 编码器将输入样本映射为某个低维分布,这个低维分布通常是不同维度之间相互独立的多元高斯分布,因此编码器的输出为这个高斯分布的均值与对数方差(因为方差总是大于 ...
概述 在讨论变分自编码器前,我觉得有必要先讨论清楚它与自编码器的区别是什么,它究竟是干什么用的。否则看了一堆公式也不知道变分自编码器究竟有什么用。 众所周知,自编码器是一种数据压缩方式,它把一个数据点\(x\)有损编码为低维的隐向量\(z\),通过\(z\)可以解码重构回\(x\)。这是一个 ...
AutoEncoder作为NN里的一类模型,采用无监督学习的方式对高维数据进行高效的特征提取和特征表示,并且在学术界和工业界都大放异彩。本文主要介绍AutoEncoder系列模型框架的演进,旨在梳 ...
import os import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import torchv ...
/SNUDM-TR-2015-03.pdf 摘要 我们提出了一种利用变分自动编码器重构概率的异常检 ...
变分自编码器(Variational Autoencoder, VAE)通俗教程 转载自: http://www.dengfanxin.cn/?p=334&sukey ...