原文:GAN的前身——VAE模型原理

GAN的前身 VAE模型 今天跟大家說一說VAE模型相關的原理,首先我們從判別模型和生成模型定義開始說起: 判別式模型:已知觀察變量X和隱含變量z,它對p z X 進行建模,它根據輸入的觀察變量X得到隱含變量z出現的可能性。 在圖像模型中,比如根據原始圖像推測圖像具備的一些性質,例如根據數字圖像推測數字的名稱等等圖像分類問題。 生成式模型:與判別式模型相反,它對p X z 進行建模,輸入變量是隱含 ...

2020-05-12 21:57 0 1148 推薦指數:

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GANVAE

經典算法·GANVAE Generative Adversarial Networks 及其變體 生成對抗網絡是近幾年最為經典的生成模型的代表工作,Goodfellow的經典工作。通過兩個神經網絡結構之間的最大最小的博弈游戲然后生成模型。下面是原始GAN與一些GAN的變體 ...

Mon Sep 02 15:41:00 CST 2019 0 573
VAEGAN 的關系

VAEGAN 的關系 VAE(Variational Auto-Encoder)和 GAN(Ganerative Adversarial Networks)都是生成模型(Generative model)。所謂生成模型,即能生成樣本的模型。我們可以將訓練集中的數據點看作是某個隨機分布抽樣 ...

Mon Jun 22 06:14:00 CST 2020 0 1409
GAN與NLP】GAN原理 —— 與VAE對比及JS散度出發

0. introduction GAN模型最早由Ian Goodfellow et al於2014年提出,之后主要用於signal processing和natural document processing兩方面,包含圖片、視頻、詩歌、一些簡單對話的生成等。由於文字在高維空間上不連續 ...

Thu Mar 07 02:54:00 CST 2019 1 2643
GANGAN原理及推導

GAN的論文看完了, 也確實蠻厲害的懶得寫筆記了,轉一些較好的筆記,前面先貼一些 原論文里推理部分,進行備忘。 GAN的解釋 算法流程 GAN的理論推理 轉自:https://zhuanlan.zhihu.com/p/27295635 Generative ...

Sat Dec 01 06:25:00 CST 2018 0 3540
VAE原理

一句話說明:AE簡單來說就是encode先壓縮真實樣本成一個隱變量(一般用z表示),在逆向decode還原生真實樣本通大小的新樣本。調整中間參數,使得前后樣本盡量相似或相同,這樣中間隱變量就能展現原來樣本的特征了。VAE在此基礎上,生成Z前,添加方差(即噪音),構成一個分布式結構 ...

Mon Aug 31 04:10:00 CST 2020 0 1735
VAE原理再理解||各種變形

轉自:http://www.gwylab.com/note-vae.html 1.VAE模型架構 損失函數方面,除了必要的重構損失外,VAE還增添了一個損失函數(見上圖Minimize2內容),這同樣是必要的部分,因為如果不加的話, 整個模型就會出現問題:為了保證生成圖片的質量越高 ...

Wed Jun 17 06:01:00 CST 2020 0 1086
 
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