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 ,X , cdots,X n ,我们想生成一些数据,即生成 hat X hat X , hat X , cdots, hat X n ,其分布与 X 相同。 但是实际上,这样存在一些问 ...
2021-11-01 19:49 0 156 推荐指数:
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 ...
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 ...
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 ...
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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 ...
提前导包: 1.自编码器(Auto-Encoder) 2.变分自动编码器(Variational Auto-Encoder) 代码中的h和图中的ci,计算方法略有不同,代码中没有用指数。 KL散度计算公式(代码中与sigma相乘 ...
/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 ...