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 ...

先看tflearn 官方的： from __future__ import division, print_function, absolute_import import numpy as ...

經典算法·GAN與VAE 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 ...

intractable棘手的，難處理的 posterior distributions后驗分布 directed probabilistic有向概率 appro ...

VAE(Variational Autoencoder) 生成式模型 理論： 基於貝葉斯公式、KL散度的推導 1. 自動編碼器的一般結構 2. 產生一幅新圖像 輸入的數據經過神經網絡降維到一個編碼(code)，接着又通過另外一個神經網絡去解碼得到一個與輸入原數據一模一樣 ...

關於自編碼器的原理見另一篇博客 ： 編碼器AE & VAE 這里談談對於變分自編碼器（Variational auto-encoder）即VAE的實現。 1. 稀疏編碼 首先介紹一下“稀疏編碼”這一概念。 早期學者在黑白風景照片中可以提取到許多16*16像素 ...

Introduction When I started working on understanding generative models, I didn’t find any resources ...

VAE 與 GAN 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 ...