原文:GAN的前身——VAE模型原理

GAN的前身 VAE模型 今天跟大家说一说VAE模型相关的原理,首先我们从判别模型和生成模型定义开始说起: 判别式模型:已知观察变量X和隐含变量z,它对p z X 进行建模,它根据输入的观察变量X得到隐含变量z出现的可能性。 在图像模型中,比如根据原始图像推测图像具备的一些性质,例如根据数字图像推测数字的名称等等图像分类问题。 生成式模型:与判别式模型相反,它对p X z 进行建模,输入变量是隐含 ...

2020-05-12 21:57 0 1148 推荐指数:

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GANVAE

经典算法·GANVAE Generative Adversarial Networks 及其变体 生成对抗网络是近几年最为经典的生成模型的代表工作,Goodfellow的经典工作。通过两个神经网络结构之间的最大最小的博弈游戏然后生成模型。下面是原始GAN与一些GAN的变体 ...

Mon Sep 02 15:41:00 CST 2019 0 573
VAEGAN 的关系

VAEGAN 的关系 VAE(Variational Auto-Encoder)和 GAN(Ganerative Adversarial Networks)都是生成模型(Generative model)。所谓生成模型,即能生成样本的模型。我们可以将训练集中的数据点看作是某个随机分布抽样 ...

Mon Jun 22 06:14:00 CST 2020 0 1409
GAN与NLP】GAN原理 —— 与VAE对比及JS散度出发

0. introduction GAN模型最早由Ian Goodfellow et al于2014年提出,之后主要用于signal processing和natural document processing两方面,包含图片、视频、诗歌、一些简单对话的生成等。由于文字在高维空间上不连续 ...

Thu Mar 07 02:54:00 CST 2019 1 2643
GANGAN原理及推导

GAN的论文看完了, 也确实蛮厉害的懒得写笔记了,转一些较好的笔记,前面先贴一些 原论文里推理部分,进行备忘。 GAN的解释 算法流程 GAN的理论推理 转自:https://zhuanlan.zhihu.com/p/27295635 Generative ...

Sat Dec 01 06:25:00 CST 2018 0 3540
VAE原理

一句话说明:AE简单来说就是encode先压缩真实样本成一个隐变量(一般用z表示),在逆向decode还原生真实样本通大小的新样本。调整中间参数,使得前后样本尽量相似或相同,这样中间隐变量就能展现原来样本的特征了。VAE在此基础上,生成Z前,添加方差(即噪音),构成一个分布式结构 ...

Mon Aug 31 04:10:00 CST 2020 0 1735
VAE原理再理解||各种变形

转自:http://www.gwylab.com/note-vae.html 1.VAE模型架构 损失函数方面,除了必要的重构损失外,VAE还增添了一个损失函数(见上图Minimize2内容),这同样是必要的部分,因为如果不加的话, 整个模型就会出现问题:为了保证生成图片的质量越高 ...

Wed Jun 17 06:01:00 CST 2020 0 1086
 
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