AE（自动编码器）与VAE（变分自动编码器）简单理解
AE（Auto Encoder, 自动编码器） AE的结构 如上图所示，自动编码器主要由两部分组成：编码器（Encoder）和解码器（Decoder）。编码器和解码器可以看作是两个函数，一个用于将高维输入（如图片）映射为低维编码（code），另一个用于将低维编码（code）映射为高维 ...
原文：PyTorch实现简单的变分自动编码器VAE
在上一篇博客中我们介绍并实现了自动编码器，本文将用PyTorch实现变分自动编码器 Variational AutoEncoder, VAE 。自动变分编码器原理与一般的自动编码器的区别在于需要在编码过程增加一点限制，迫使它生成的隐含向量能够粗略的遵循标准正态分布。这样一来，当需要生成一张新图片时，只需要给解码器一个标准正态分布的隐含随机向量就可以了。 在实际操作中，实际上不是生成一个隐含向量， ...
2020-03-30 22:25 0 1486 推荐指数：
相关推荐
变分自编码器VAE的由来和简单实现(PyTorch)
变分自编码器VAE的由来和简单实现(PyTorch) 之前经常遇到变分自编码器的概念(\(VAE\)),但是自己对于这个概念总是模模糊糊，今天就系统的对\(VAE\)进行一些整理和回顾。 VAE的由来 假设有一个目标数据\(X=\{X_1,X_2,\cdots,X_n\}\),我们想 ...
PyTorch实现简单的自动编码器autoencoder
自动编码器包括编码器(Encoder)和解码器(Decoder)两部分，编码器和解码器都可以是任意的模型，目前神经网络模型用的较多。输入的数据经过神经网络降维到一个编码(coder)，然后又通过一个神经网络去解码得到一个与原输入数据一模一样的生成数据，然后通过比较这两个数据，最小化 ...
CVAE（条件变分自动编码器）简单理解
简介 之前的文章介绍了AE和VAE，指出了它们的优缺点。AE适合数据压缩与还原，不适合生成未见过的数据。VAE适合生成未见过的数据，但不能控制生成内容。本文所介绍的CVAE（Conditional VAE）可以在生成数据时通过指定其标签来生成想生成的数据。CVAE的结构图如下所示 ...
VAE变分自编码器Keras实现
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 ...
变分推断到变分自编码器(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 ...
Variational Auto-encoder(VAE)变分自编码器-Pytorch
import os import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import torchv ...
TensorFlow从1到2（十一）变分自动编码器和图片自动生成
基本概念 “变分自动编码器”(Variational Autoencoders，缩写:VAE)的概念来自Diederik P Kingma和Max Welling的论文《Auto-Encoding Variational Bayes》。现在有了很广泛的应用，应用范围已经远远 ...