Understanding Variational Autoencoders (VAEs) 為何不能用AE的decoder來直接生成數據? 因為這里的latent space的regularity無法保證 右邊給出的例子,AE只是保證training過程中 ...
VAE是一個神奇得算法,其實思想倒是有點像word vec,只是在其上加了一層bayesian的思想,這點上又倒是有點像LDA了 個人覺得,VAE挖掘的好的話,倒是有很大的潛力和應用的,因為它是真正意義上的無監督的,句子表示成向量之后,然后你就可以想干嘛就干嘛了 簡單介紹一下VAE,就是一個變分估算參數后驗概率,輸入輸出都是句子本身 下面介紹一種最簡單的VAE的實現,用 gram,就是把句子表示成 ...
2017-03-17 14:15 2 3139 推薦指數:
Understanding Variational Autoencoders (VAEs) 為何不能用AE的decoder來直接生成數據? 因為這里的latent space的regularity無法保證 右邊給出的例子,AE只是保證training過程中 ...
Kingma, Diederik P., and Max Welling. "Auto-encoding variational bayes." arXiv preprint arXiv:1312.6114 (2013). 論文的理論推導見:https://zhuanlan.zhihu.com ...
最佳閱讀體驗請前往原文地址: 變分自編碼器(Variational Autoencoder, VAE)通俗教程—— 作者:鄧范鑫 1. 神秘變量與數據集 現在有一個數據集DX(dataset, 也可以叫datapoints),每個數據也稱為數據點。 X是一個實際的樣本集合,我們假定這個樣本受 ...
變分自編碼器(Variational Autoencoder, VAE)通俗教程 轉載自: http://www.dengfanxin.cn/?p=334&sukey ...
1. 傳統的Auto-Encoders 傳統的自動編碼機是一個神經網絡,它包含一個編碼層和一個解碼層。編碼層將一個點X作為輸入,將他轉換成一個低維的特征 embedding Z。 解碼是將低維的特征表示Z返回成一個重新構建的原始輸入 X-hat,盡量使X-hat跟X相似 ...
發表時間:2018(NIPS 2017) 文章要點:文章設計了一個新的基於VAE的自編碼器Vector Quantised-Variational AutoEncoder (VQ-VAE)。區別在於之前的自編碼器去學latent representation的時候都是去學一個連續的向量,這篇 ...
網絡表示學習相關資料 網絡表示學習(network representation learning,NRL),也被稱為圖嵌入方法(graph embedding method,GEM)是這兩年興起的工作,目前很熱,許多直接研究網絡表示學習的工作和同時優化網絡表示+下游任務的工作正在進行 ...
花式解釋AutoEncoder與VAE 什么是自動編碼器 自動編碼器(AutoEncoder)最開始作為一種數據的壓縮方法,其特點有: 1)跟數據相關程度很高,這意味着自動編碼器只能壓縮與訓練數據相似的數據,這個其實比較顯然,因為使用神經網絡提取的特征一般是高度相關 ...