原文:VAE原理再理解||各種變形

轉自:http: www.gwylab.com note vae.html .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Minimize 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,編碼器肯定希望噪音對自身生成圖片的干擾越小,於是分配給噪音的權重越小,這樣只需要將 , , 賦為接近負無窮大的值就好了。 ...

2020-06-16 22:01 0 1086 推薦指數:

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直觀理解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
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 ...

Wed May 13 05:57:00 CST 2020 0 1148
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

VAE學習總結 VAE是變分推斷(variational inference )以及自編碼器(Auto-encoder)的組合,是一種非監督的生成模型。 圖1 自編碼器(Auto-encoder) 其中,自編 ...

Wed Feb 16 07:04:00 CST 2022 0 808
echarts圖表隱藏之后展示出現變形

問題描述:在使用echarts的過程中需要不同Tab頁下展示不同的圖標,如有Tab1,Tab2,在點擊Tab2的時候,Tab1下的圖表隱藏(我使用的是jQuery的hide和show方法),Tab1點擊展示的時候發現原來的圖標變形了(准確的說是縮小了很多導致變形),上網搜索了很多方法,綜合 ...

Wed Oct 14 17:51:00 CST 2020 0 634
 
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