原文:VAE

VAE学习总结 VAE是变分推断 variational inference 以及自编码器 Auto encoder 的组合,是一种非监督的生成模型。 图 自编码器 Auto encoder 其中,自编码器 Auto encoder 的结构如图 所示。由Encoder和Decoder组成,其中Encoder和Decoder通常使用神经网络来实现。 Encoder将输入 x 映射到一个隐状态 z , ...

2022-02-15 23:04 0 808 推荐指数:

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VAE

Auto-encoder the problem of AE VAE the difference between AE and VAE: VAE is AE's encoder + noise A random normal distribution ...

Sun Dec 05 03:00:00 CST 2021 0 227
VAE demo

先看tflearn 官方的: from __future__ import division, print_function, absolute_import import numpy as ...

Fri Oct 26 01:03:00 CST 2018 0 1070
GAN与VAE

经典算法·GAN与VAE 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
VAE论文学习

intractable棘手的,难处理的 posterior distributions后验分布 directed probabilistic有向概率 appro ...

Wed Sep 04 04:44:00 CST 2019 0 487
图像生成-VAE简介

VAE(Variational Autoencoder) 生成式模型 理论: 基于贝叶斯公式、KL散度的推导 1. 自动编码器的一般结构 2. 产生一幅新图像 输入的数据经过神经网络降维到一个编码(code),接着又通过另外一个神经网络去解码得到一个与输入原数据一模一样 ...

Thu Dec 28 01:20:00 CST 2017 0 1416
Pytorch入门之VAE

关于自编码器的原理见另一篇博客 : 编码器AE & VAE 这里谈谈对于变分自编码器(Variational auto-encoder)即VAE的实现。 1. 稀疏编码 首先介绍一下“稀疏编码”这一概念。 早期学者在黑白风景照片中可以提取到许多16*16像素 ...

Mon Mar 12 00:26:00 CST 2018 0 7840
直观理解VAE和CVAE

Introduction When I started working on understanding generative models, I didn’t find any resources ...

Tue May 26 21:16:00 CST 2020 0 1480
VAE 与 GAN 的关系

VAE 与 GAN 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
 
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