原文:TV和BTV(全變分和雙邊全變分)

TV:Total Variation BTV:BilateralTotal Variation Osher等在 年提出了總變分 TV 超分辨率重建方法,該方法能夠有效地去除噪聲和消除模糊,但是在強噪聲情況下,圖像的平滑區域會產生階梯效應,同時圖像的紋理信息也不能很好地保留。Farsiu等在 年提出了雙邊總變分 BTV 正則化方法,該方法不僅考慮了周圍像素與中心像素的幾何距離,同時也考慮了灰度相似性 ...

2019-03-07 19:38 0 777 推薦指數:

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推斷(一)

引言GAN專題介紹了GAN的原理以及一些變種,這次打算介紹另一個重要的生成模型——自編碼器(Variational AutoEncoder,VAE)。但在介紹編碼器之前,這里會先花一點時間介紹推斷(Variational Inference,VI),而這一小系列最后還會介紹貝葉斯神經網絡 ...

Tue Jun 23 07:42:00 CST 2020 0 1195
推斷(二)—— 進階

貝葉斯推斷由上一篇我們已經了解到,對於未知的分布或者難以計算的問題,我們可以通過推斷將其轉換為簡單的可計算的問題來求解。現在我們貝葉斯統計的角度,來看一個難以准確計算的案例。 推斷問題可以理解為計算條件概率$p(y|x)$。利用貝葉斯定理,可以將計算條件概率(或者說后驗概率 ...

Tue Jun 23 07:43:00 CST 2020 0 992
推斷到自編碼器(VAE)

EM算法 EM算法是含隱變量圖模型的常用參數估計方法,通過迭代的方法來最大化邊際似然。 帶隱變量的貝葉斯網絡 給定N 個訓練樣本D={x(n)},其對數似然函數為: 通過最大化整個訓 ...

Sat Nov 16 13:37:00 CST 2019 0 266
推斷(三)—— 進階(續)

SVI推斷的前兩篇介紹了推斷的構造方法、目標函數以及優化算法CAVI,同時上一篇末尾提到,CAVI並不適用於大規模的數據的情況,而這一篇將要介紹一種隨機優化(stochastic optimization)的方法。這種優化方法與隨機梯度下降(Stochastic Gradient ...

Tue Jun 23 07:44:00 CST 2020 0 739
推斷與自編碼器

推斷與自編碼器 作者:凱魯嘎吉 - 博客園 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 本文主要介紹自編碼器(Variational Auto-Encoder, VAE)及其推導過程,但自編碼器涉及一些概率統計的基礎知識,因此為了更好地理解 ...

Thu Mar 12 01:49:00 CST 2020 0 1273
推斷(Variational Inference)

(學習這部分內容大約需要花費1.1小時) 摘要 在我們感興趣的大多數概率模型中, 計算后驗邊際或准確計算歸一化常數都是很困難的. 推斷(variational inference)是一個近似計算這兩者的框架. 推斷把推斷看作優化問題: 我們嘗試根據某種距離度量來尋找一個與真實后驗盡可 ...

Wed Feb 15 03:30:00 CST 2017 0 1602
微分、差的概念

作者:知乎用戶 鏈接:https://www.zhihu.com/question/30416914/answer/77472961 微分:是當自變量x變化了一點點(d ...

Sat Oct 23 18:49:00 CST 2021 0 2300
泛函與基礎

。 變分法 經典問題都是尋求一個問題的最優解答,其求解過程為“最優化”過程。 經典問題的求解 ...

Sat Oct 24 22:22:00 CST 2015 0 7939
 
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