我读过许多论文，推荐使用变分自动编码器而不是自动编码器，因为它们具有更多的概率方法，并且能够在潜在维度上使用KL散度。但是，在对这两个网络进行测试时，我发现变分自动编码器输出的可变性降低了网络的精度，使用自动编码器的效果更好。我仍然致力于非常简单的数据和培训我的网络上的正常图像，没有任何增强或改变的背景。变分自动编码器的性能是随着数据的增加而增加的，还是有其他的原因来选择它而不是自动编码器<
浏览 0提问于2019-04-03得票数 1
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变分自动编码器实现
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我正在尝试使用python和tensorflow实现一个变分自动编码器。我在互联网上看到了各种各样的实现。我已经成功地使用了我找到的各个部分来创建我自己的部分，并使它们与我的具体案例一起工作。我在这里用一个自动编码器结束了：( 1)编码器具有2个卷积层和1个扁平层，3)和具有编码器反向部分的解码器。我的问题是当我试图实现自动编码器的变分部分时。我指的是潜伏空间中的数学
浏览 0提问于2017-07-02得票数 1
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我试图理解和提高变分自动编码器的丢失和准确性。我用一个简单的二进制数据填充了自动编码器：sent_encoded = encoder.predict(np.array(test), batch_size = batch_size)
sent_decoded =变分式
浏览 0提问于2018-04-11得票数 0
我想构造一个变分自动编码器，其中一个样本是N*M矩阵，其中每一行都有M个类别。从本质上说，一个样本是一个分类数据列表，其中只能选择一个类别--一个热向量列表。目前，我有一个工作的自动编码器为这种类型的数据-我使用一个软最大值在最后一个维度来创建这个约束，它的工作(重建交叉熵低)。
现在，我想使用tf.distributions创建一个变分自动编码器。
浏览 0提问于2018-04-26得票数 0
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我理解KL散度是如何为我们提供一个度量一个概率分布与另一个参考概率分布是如何不同的。但是为什么它们在VAE中(而不是交叉熵)被特别使用(这是生成的)？
浏览 0提问于2020-09-24得票数 4
我复制了来构建一个变分自动编码器(VAE)。该示例使用图像，但我将其用于包含负值的信号。训练后，自动编码器只重建信号的正部分，不产生负值。有人能找出问题的所在或解释为什么会这样吗？
浏览 4提问于2022-04-05得票数 0
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我正在用tf.Estimator训练一个变分自动编码器。model_fn包含编码器和解码器，并将图像作为输入。在部署或评估阶段，我希望模型将随机采样的潜在代码作为输入，并仅执行解码器部分。有没有办法把编码器和解码器从我的估计器中分离出来？
浏览 2提问于2019-04-16得票数 0
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我关注了中的变分自动编码器部分。我在我的项目中的第一个任务是重新生成一些矢量，它们表示网格布局是如何划分的。因此，我创建了自己的数据集，其中至少包含5000行维度(1,36)的向量。因此，我使用了一些数据集作为我的模型的训练集，这是变分自动编码器。我是不是通过写这段代码就理解了beta变分自动编码器？
浏览 8提问于2018-08-08得票数 1
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在变分自动编码器中，z不能直接从自动编码器的输出中采样，因为网络是不可微的。相反，我们必须从正态分布中采样谁的参数是自动编码器，mu和stddev的输出。
浏览 0提问于2017-07-31得票数 0
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我保存了变分自动编码器模型及其编码器和解码器：encoder.save("encoder_savex_test_decoded = decoder_disk.predict(x_test_encoded)一切都很好，就像我使用内存中的编码器虽然我可以根据记忆中的变分</em
浏览 0提问于2018-07-02得票数 2
我知道自动编码器可以用来生成新的数据。据我所知..。自动编码器使用原始分布X来学习均值和西格玛描述的随机高斯分布。
然后，译码器将使用均值和西格玛参数随机抽样一个新的参数，将接近X。我的问题是，假设我有关于X和Y.Then两个特性的信息，我是否可以使用变分自动编码器生成与Y相关的新的随机样本。
浏览 0提问于2022-01-11得票数 0
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变分自动编码器: MSE与BCE
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我正在使用一个变分自动编码器，我看到有些人使用MSE损失，有些人使用BCE损失，有人知道其中一个比另一个更正确吗?为什么？我知道这与信息期望的下限变分项有关。 非常感谢!
浏览 28提问于2020-12-10得票数 0
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我正在尝试在keras中实现变分自动编码器，并使用重构概率而不是重构误差进行异常检测。在深度学习4j中有一个例子，这里已经有人问过同样的问题：
谢谢你的帮忙
浏览 0提问于2018-10-31得票数 1
我想知道变分自动编码器是如何工作的。我目前在一家公司工作，我们想加入变分自动编码器来创建合成数据。我对这种方法有疑问，但是，这是生成合成或人工数据的唯一方法吗？
浏览 0提问于2023-05-12得票数 3
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我试图通过复制“基于变分自动编码器特征提取的无监督异常检测”的方法来实现VAE。或者这里。任何帮助都将不胜感激。谢谢
浏览 6提问于2022-05-01得票数 0
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具有非随机输入的GAN
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我对那些时候的GAN很感兴趣。生成器模型从随机分布中生成批量图像。描述者对它和真实图像进行了训练。然后将鉴别器冻结在Gen+Dis模型中，并训练生成器。(与冻结的鉴别器谁说发电机是好的或不好的)我需要更改其中的某些内容吗？(除了conv模型谁会更复杂)我应该继续使用binary_crossentropy作为损失函数吗？
浏览 14提问于2017-01-05得票数 3
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我有一个关于变分自动编码器(VAE)的问题
我需要从我的数据集中生成新的数据，其中只包含数字数据，所以我想使用VAE来完成这个任务，但是所有可用的教程和文章都使用图像作为变量自动编码器的输入数据。
浏览 5提问于2022-02-03得票数 0
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