VAE 概述 变分自动编码器（Variational autoEncoder，VAE）是生成模型的一种。这些方法的主要目标是从对象的学习分布中生成新的采样数据。...维度对 VAE 的影响 在变分自编码器中，隐变量空间的维度（dimensionality）是一个非常重要的变量，在一般的编码器（AE）中，这个变量也被称为 bottleneck。...不同的维度会导致 decoder 生成不同的图片，我们这里使用 MNIST 的训练集，在ELBO = 0.5*MSE + 0.5*KL的情况下来训练变分自动编码器，用 MNIST 的测试集来测试重构的效果...总结 尽管 VAE 在名字上很像 AE（自动编码器），但其方法（或其对网络的解释）是独特的。在 VAE 中 ，encoder 用于计算平均值和方差，这与平时的 AE 完全不是一个类型的模型。...除了VAE，后续还有很多类似的模型比如条件变分自编码器 （Conditional VariationalautoEncoder），生成对抗编码器（VAEGAN）等等，这个领域的不断发展也带了更更好的生成类模型
变分自编码器 (Variational Auto-Encoders, VAE) 属于生成模型家族。...VAE 的生成器能够利用连续潜在空间的矢量产生有意义的输出，它是包含隐变量的一种模型，通过潜在矢量探索解码器输出的可能属性。 简介 简单来讲，变分自编码器是可以和GAN相媲美的生成网络。...我们可以输入一个低维空间的Z，映射到高维空间的真实数据。比如，生成不同样的数字，人脸等等。 什么是 VAE 变分自动编码器（AEV）就是用于生成模型，结合了深度模型以及静态推理。...变分自编码器同样的以特定分布的随机样本作为输入，并且可以生成相应的图像，从此方面来看其与对抗生成网络目标是相似的。但是变分自编码器不需要判别器，而是使用编码器来估计特定分布。...但是，与自编码器不同，VAE 的潜在空间是连续的，并且解码器本身被用作生成模型。 VAE即在AE的基础上引入变分的思想，使其能够进行数据生成。
变分自编码器（VAE） https://arxiv.org/abs/1312.6114 原理 由于自编码器仅关注隐层编码的重建能力，其隐层空间分布往往是无规律和不均匀的，在连续的隐层空间随机采样或者插值得到一组编码通常会产生无意义和不可解释的生成结果...为了解决上述问题，变分自编码器使用了变分推理的方法，引入一个可学习的概率编码器去近似真实的后验分布，使用KL散度度量两个分布的差异，将这个问题从求解真实的后验分布转化为如何缩小两个分布之间的距离。...上述变分过程是VAE及各种变体的核心思想，通过变分推理将问题转化为最大化生成真实数据的证据下界。...github.com/ritheshkumar95/pytorch-vqvae VAE 学习连续的潜在表示，而 VQ-VAE 学习离散的潜在表示 VQ-VAE其实就是一个AE（自编码器）而不是VAE（变分自编码器...变分自编码器在自编码器基础上增加了一个先验隐空间（标准正态分布），这为学习的隐空间提供了非常好的属性（我们可以通过隐空间平滑地插值数据分布）。
VAE的理解 转述记录 参考文章 https://arxiv.org/pdf/1312.6114.pdf https://dfdazac.github.io/01-vae.html https:...然后再去生成数据X’,但是随机取样这个行为，在网络里是不可导的，所以采用了重采样技术，通过添加服从0~1分布的高斯噪声ε，利用μ+σε来代替随机采样的行为，也就是，相当于ε是随机参数，这样网络就可以优化...这两个参数，μ+σε成为一种中间表示，（sampling from Z~N(μ, σ^2) is the same as sampling from μ + σX, X~(0,1)）再去生成对应于该分布下的输出数据...整个网络的损失，一部分是跟自编码器一样的重构损失，目的是为了保证X和X’的一致性。另一方面是希望预测的高斯分布与标准正太分布趋近，所以求其KL损失。 ?...这是因为在原始自编码器中，不同数字的中间表示（隐向量）之间完全没有重叠，因此无法生成中间结果 。如下如的1和7的编码聚类结果之间没有重叠。 ?
变分自编码器(VAE)是一种应用广泛的无监督学习方法，它的应用包括图像生成、表示学习和降维等。虽然在网络架构上经常与Auto-Encoder联系在一起，但VAE的理论基础和数学公式是截然不同的。...本文将讨论是什么让VAE如此不同，并解释VAE如何连接“变分”方法和“自编码器”。 本文更专注于VAE的统计概念和推导。...我们将从介绍VAE所要解决的问题开始，解释变分方法在解决方案中所起的作用，并讨论VAE与AE之间的联系。最后还会将VAE应用于图像重建任务来进行具体的演示。...VAE模型的结构如下: 高斯编码器:由于其稳定的静态特性和简单的采样，我们选择多元高斯作为编码器输出分布，其中的均值和方差值由前馈网络建模。...通过使用变分方法，可以构造一个损失函数为负ELBO的参数优化问题，通过重新参数化技巧和随机梯度下降算法来解决VAE的统计问题。
在机器学习领域，序列建模与变分自编码器（Variational Autoencoder, VAE） 是两个至关重要的技术，它们在处理时间依赖性数据与复杂数据生成任务中都发挥着关键作用。...2 变分自编码器（VAE）概述 2.1 自编码器（Autoencoder, AE） 自编码器是无监督学习中的一种典型架构。...784 # 适用于MNIST图像数据集 hidden_size = 128 model = Autoencoder(input_size, hidden_size) print(model) 2.2 变分自编码器...（VAE） VAE是在自编码器基础上的一种生成模型改进。...其基本架构如下： 编码器：LSTM作为编码器，将输入序列映射到潜在空间。 潜在空间采样：从潜在空间中进行采样，生成潜在向量。 解码器：LSTM作为解码器，从潜在向量生成输出序列。
导言 今天的文章用深入浅出的语言和形式为大家介绍变分自动编码器（VAE）的基本原理，以帮助初学者入门，真正理解这一较为晦涩的模型。还是那种熟悉的风格和味道！...本文将要讲述的变分自动编码器使用变分推断和神经网络作为工具来解决此问题。...变分自动编码器 变分自动编码器（Variational Auto-Encoder，简称VAE）由Kingma等人提出[1]，是对复杂的概率分布进行无监督学习的典型方法。...VAE是变分推断与神经网络相结合的产物。整个系统遵循自动编码器的结构，由编码器和解码器构成。...变分下界函数定义了一个编码器-解码器结构。q(z丨x)充当编码器的角色，将x编码为z。更准确地说，给定一个x，输出其对应的隐变量的概率分布。
变分自动编码器（Variational Auto Encoders，VAE）是种隐藏变量模型[1，2]。该模型的思想在于：由模型所生成的数据可以经变量参数化，而这些变量将生成具有给定数据的特征。...而VAE背后的关键点在于：为了从样本空间中找到能够生成合适输出的样本（就是能输出尽可能接近我们所规定分布的数据），它并没有试图去直接构造一个隐藏空间(隐藏变量所在的空间)，而是构造了一个类似于具有编码器和解码器两个部分的网络...对于VAE的编码器与所假定出的Q函数，我们采用神经网络来对其进行训练，使得输入X能映射到输出Q(z|X)的分布中，从而帮助我们能够找到一个最好的z来生成实际X中的数据。...该部分将经过采样后的z(最初来自正态分布)映射到一个更复杂的隐藏空间去(实际数据的空间)，并通过这个复杂的隐藏变量z生成一个个的数据点，这些数据点十分接近我们真实数据的分布。 ? VAE的详细架构。...为了演示，VAE已经在MNIST数据集[3]上经过了训练，每10轮展示一次，我们绘制了输入X和所生成的数据，而这些输出的数据又作为VAE的输入。 ?
该图对于我的理解就是假设我们训练了一个数据量非常大的模型，然后从这个模型中采样一种分类的特征与少样本数据特征进行融合，等于我们再推理的时候，这种模型就可以推理少样本数据的类别，虽然少样本数据可能是鸭子...，但是是跟狗的特征融合的，那么就可以把鸭子推理成狗。...样本分布就是你的数据集中各个种类占总数的占比，如某一数据集中有三种鸢尾花，它们的比例是1：1：1，那么这就是一种均匀分布。...(神经网络提取出来的特征不一定是我们人类能理解的，这里只是打个比方)，假设有一个特征是毛发长度(该数据集并不只包含猫，还有其他的种类)，它在整个数据集中满足以下分布 那么该特征的总体分布(整个数据集中)...就是一个正态分布的。
选自akosiorek 机器之心编译 参与：刘天赐、李泽南 变分自编码器（VAE）与生成对抗网络（GAN）一样，是无监督学习最具前景的方法之一。...变分自编码器的诞生 幸运的是，事实上我们可以一箭双雕：通过一个学习到的建议分布来近似估计后验分布，我们可以有效的得到边缘分布 pθ(x) 的估计。在这里，我们无意间得到了一个自编码的设定。...在当前指标下，它们效果虽然没有 VAE 好，但训练出的建议分布和生成模型都比使用 VAE 或 IWAE 得到的好。...我们的结果对目前广为应用的暗含假设：「更紧的 ELBO 是联立模型学习和推断摊销模式中更合适的变分目标」提出了质疑。...根据我们的研究，我们提出了三个新的算法：偏重要性加权自编码器（PIWAE）、多层重要性加权自编码器（MIWAE）以及联合重要性加权自编码器（CIWAE）；在这三个算法中，标准的重要性自编码器（IWAE）
变分自编码器（VAE）在AIGC中的应用及其技术解析 变分自编码器（Variational Autoencoder, VAE）是一种生成模型，在人工智能生成内容（AI-Generated Content...变分自编码器的基本原理 VAE是Kingma和Welling在2013年提出的一种生成模型，旨在学习数据的潜在表示，并能够生成新的数据样本。...VAE的高级应用与技术拓展 6.1 条件变分自编码器（Conditional VAE, CVAE） 条件变分自编码器（CVAE）是VAE的一种扩展，它能够在生成过程中引入额外的信息（条件），以控制生成结果的某些属性...# 定义损失函数和训练过程的代码同VAE，只是输入多了条件信息 6.2 递归变分自编码器（Recurrent VAE, RVAE） 递归变分自编码器（RVAE）将VAE与递归神经网络（RNN）结合，用于处理序列数据...（Discrete VAE, DVAE） 离散变分自编码器（DVAE）是一种专门处理离散数据的VAE扩展。
变分自编码器 (VAE) 是在图像数据应用中被提出，但VAE不仅可以应用在图像中。...在这篇文章中，我们将简单介绍什么是VAE，以及解释“为什么”变分自编码器是可以应用在数值类型的数据上，最后使用Numerai数据集展示“如何”训练它。...去噪转换噪声特征，一般情况下我们会将异常检测出的样本标记为噪声样本。 生成合成数据 使用 VAE，我们可以从正态分布中采样并将其传递给解码器以获得新的样本。 为什么选择变分自编码器呢？...什么是VAE? 自编码器由两个主要部分组成: 1)将输入映射为潜在空间的编码器 2)使用潜在空间重构输入的解码器 潜在空间在原论文中也被称为表示变量或潜在变量。那么为什么称为变分呢?...下图展示了VAE的架构: 与普通自动编码器不同，VAE编码器模型将输出潜伏空间中每个维度的分布特征参数，而不是潜在空间的值。
本文的内容主要包括：变分自编码器（VAE）和生成对抗网络（GAN），并探索其背后的工作原理。如今，无监督学习成为未来机器学习的研究方向，本文就跟大家一起聊一聊这其中热门的技术！ ?...两种最常用和最有效的方法是变分自动编码器（VAE）和生成对抗网络（GAN）。 VAE旨在最大化数据对数似然下界，GAN旨在实现生成器和判别器之间的对抗平衡。...在这篇博文中，我将解释VAE和GAN的工作以及背后的解释。 ▌变分自动编码器 ---- ---- 我假设读者已经熟悉普通自动编码器的原理。...如果看到生成对抗网络的普及以及它们产生的结果的质量，我想大多数人会同意他的看法。对抗训练彻底改变了我们教神经网络完成特定任务的方式。生成对抗网络不像任何明确的密度估计一样工作，如变分自动编码器。...在这篇博文中，我们看到了两个最着名的无监督生成模型的学习框架是如何工作的。我们了解了变分自动编码器中的问题，以及为什么对抗网络能更好地生成逼真的图像。
今天视频内容主要围绕变分自动编码器展开。...然后是训练的第二个部分：自动编码器会简单地根据解码网络重构数据，并简单计算重构损失。然后通过输入数据跟输出数据进行逐个像素之间的对比，我们可以创建一个损失函数然后训练网络来压缩图片。...变分自动编码器 在有了常规自动编码器的基本概念之后，接下来介绍一下变分自动编码器。变分自动编码器的作用不是重构一个输入的图像，变成固定的向量，也不是把输入数据变成某种分布。...分离变分自动编码器 在进行下一步之前，看一下使用变分自动编码器能得到的可见结果。有一类新的变分自动编码器有很多有价值的结果，它们叫分离变分自动编码器。...结果就是，如果你用分离变分自动编码器改变隐藏变量，实际上相当于一些非常有解释性的东西。
VAE 是不是只能在 MNIST 数据集上生成有意义的输出？在本文中，作者尝试使用 VAE 自动生成动漫人物的头像，并取得了不错的结果。 ? 以上是通过变分自编码器生成的动画图片样本。...，人们总是喜欢试着将变分自编码器（VAE）和对抗生成网络（GAN）相比较。...在 MNIST 数据集上有太多变分自编码器（VAE）的实现，但是很少有人在其他的数据集上做些不一样的事情。这是因为最原始的变分自编码器的论文仅仅只用 MNIST 数据集作为了一个例子吗？...变分自编码器 VAE 本文假设你已经阅读了大量关于变分自编码器的帖子。...很容易看到，为了使 VAE 很好的工作，平衡这两个部分是十分关键的。 如果我们完全忽略 KL 项，变分自编码器将收敛到标准的自编码器，它将删除目标函数中的随机部分。
举个例子，假设我们制造了一个机器可以向一个固定的目标发射子弹，我们精确的计算好了打击的力量和角度，但由于某些难以控制的因素，比如空气的流动，地球的转动导致命中的目标无法达到精准的目的，而这些因素可能十分巨大和繁多...OK，我们还要说一个关键问题，就是我们确信f是存在的，我们认为变量与神秘变量之间的关系一定可以用一个函数来表示。 2. 变分自编码器(VAE) 本节，我们探讨如何最大化公式(1)。...因为logP(DX)与z变量无关，直接就可以提出来了，进而得到闪闪发光的公式(2)： ? 公式(2)是VAE的核心公式，我们接下来分析一个这个公式。...，这里面的Q(z|DX)特别像一个DX->z的编码器，P(DX|z)特别像z->DX的解码器，这就是VAE架构也被称为自编码器的原因。...延伸思考 之所以关注VAE，是从文献[4]引发的，由于视觉早期的概念形成对于之后的视觉认知起了十分关键的作用，我们有理由相信，在神经网络训练时，利用这种递进关系，先构建具有基础认知能力的神经网络，再做高级认知任务时会有极大的效果提升
VAE在概念属性学习中的作用可参看 deepmind 做通用人工智能的思路 谷歌：beta-vae 可以媲美infogan的无监督学习框架-多图-及代码； 1....举个例子，假设我们制造了一个机器可以向一个固定的目标发射子弹，我们精确的计算好了打击的力量和角度，但由于某些难以控制的因素，比如空气的流动，地球的转动导致命中的目标无法达到精准的目的，而这些因素可能十分巨大和繁多...OK，我们还要说一个关键问题，就是我们确信f是存在的，我们认为变量与神秘变量之间的关系一定可以用一个函数来表示。 2. 变分自编码器(VAE) 本节，我们探讨如何最大化公式(1)。...，这里面的Q(z|DX)特别像一个DX->z的编码器，P(DX|z)特别像z->DX的解码器，这就是VAE架构也被称为自编码器的原因。...延伸思考 之所以关注VAE，是从文献[4]引发的，由于视觉早期的概念形成对于之后的视觉认知起了十分关键的作用，我们有理由相信，在神经网络训练时，利用这种递进关系，先构建具有基础认知能力的神经网络，再做高级认知任务时会有极大的效果提升
其中，变分自动编码器（Variational Autoencoders，VAEs）作为一种特殊类型的自动编码器，在生成模型、数据压缩和特征学习等领域取得了很大的成功。...本文将介绍变分自动编码器的原理和应用，并探讨其在深度学习中的重要性。变分自动编码器的原理变分自动编码器是一种生成模型，由编码器和解码器组成。其主要目标是学习数据的潜在分布，从而能够生成新的样本。...变分自动编码器的应用变分自动编码器在深度学习中有广泛的应用。以下是一些常见的应用领域：生成模型VAEs作为生成模型，可以用于生成新的样本。...变分自动编码器的挑战和发展方向尽管变分自动编码器在深度学习中取得了很大的成功，但仍然存在一些挑战和改进的方向。其中一些包括：训练的稳定性VAEs的训练过程常常面临着训练不稳定和收敛困难的问题。...然而，仍然存在一些挑战和改进的方向，例如训练的稳定性、潜在空间表示和大规模应用。随着深度学习的不断发展和研究的进展，相信变分自动编码器将在未来取得更多的突破和应用。
可变自动编码器(VAE) 可变自动编码器能够通过正则化潜在空间，使其像下面这样连续地生成新的数据，因此，允许在不同属性之间实现平滑的插值，并消除可能返回不理想输出的间隙。 ?...普通的自动编码器将为潜属性提供一个值，但变分自动编码器将潜属性存储为属性的概率分布，如上面的右图所示。 ?...因此，通过使用两者的组合，我们将获得一个平衡，即拥有一个接近先验分布但仍然描述输入的某些特征的潜在表示。 ? 重新参数化 在实现变分自动编码器时，您可能面临的一个问题是实现采样过程。...重新参数化技巧 最近与VAE相关的工作 虽然可变自编码器网络能够产生新的内容，但输出往往是模糊的。...然而，最近从 NVIDIA发表的论文，NVAE:一个深度分级变分自动编码器，介绍了一种使用CelebA HQ的新的架构设计的VAE和管理生产高质量的面。 ?
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