AE(Auto Encoder, 自動編碼器) AE的結構 如上圖所示,自動編碼器主要由兩部分組成:編碼器(Encoder)和解碼器(Decoder)。編碼器和解碼器可以看作是兩個函數,一個用於將高維輸入(如圖片)映射為低維編碼(code),另一個用於將低維編碼(code)映射為高維 ...
在上一篇博客中我們介紹並實現了自動編碼器,本文將用PyTorch實現變分自動編碼器 Variational AutoEncoder, VAE 。自動變分編碼器原理與一般的自動編碼器的區別在於需要在編碼過程增加一點限制,迫使它生成的隱含向量能夠粗略的遵循標准正態分布。這樣一來,當需要生成一張新圖片時,只需要給解碼器一個標准正態分布的隱含隨機向量就可以了。 在實際操作中,實際上不是生成一個隱含向量, ...
2020-03-30 22:25 0 1486 推薦指數:
AE(Auto Encoder, 自動編碼器) AE的結構 如上圖所示,自動編碼器主要由兩部分組成:編碼器(Encoder)和解碼器(Decoder)。編碼器和解碼器可以看作是兩個函數,一個用於將高維輸入(如圖片)映射為低維編碼(code),另一個用於將低維編碼(code)映射為高維 ...
變分自編碼器VAE的由來和簡單實現(PyTorch) 之前經常遇到變分自編碼器的概念(\(VAE\)),但是自己對於這個概念總是模模糊糊,今天就系統的對\(VAE\)進行一些整理和回顧。 VAE的由來 假設有一個目標數據\(X=\{X_1,X_2,\cdots,X_n\}\),我們想 ...
自動編碼器包括編碼器(Encoder)和解碼器(Decoder)兩部分,編碼器和解碼器都可以是任意的模型,目前神經網絡模型用的較多。輸入的數據經過神經網絡降維到一個編碼(coder),然后又通過一個神經網絡去解碼得到一個與原輸入數據一模一樣的生成數據,然后通過比較這兩個數據,最小化 ...
簡介 之前的文章介紹了AE和VAE,指出了它們的優缺點。AE適合數據壓縮與還原,不適合生成未見過的數據。VAE適合生成未見過的數據,但不能控制生成內容。本文所介紹的CVAE(Conditional VAE)可以在生成數據時通過指定其標簽來生成想生成的數據。CVAE的結構圖如下所示 ...
變分自編碼器(variational autoencoder, VAE)是一種生成模型,訓練模型分為編碼器和解碼器兩部分。 編碼器將輸入樣本映射為某個低維分布,這個低維分布通常是不同維度之間相互獨立的多元高斯分布,因此編碼器的輸出為這個高斯分布的均值與對數方差(因為方差總是大於 ...
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 ...
import os import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import torchv ...
基本概念 “變分自動編碼器”(Variational Autoencoders,縮寫:VAE)的概念來自Diederik P Kingma和Max Welling的論文《Auto-Encoding Variational Bayes》。現在有了很廣泛的應用,應用范圍已經遠遠 ...