笔记-变分自编码器（Variational Auto Encoder，VAE）

最新推荐文章于 2024-10-11 06:30:00 发布
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#变分自编码器 #VAE #无监督学习 #神经网络

本文探讨了在大数据与人工智能背景下无监督学习的重要性，并重点介绍了变分自编码器（VAE）作为该领域典型代表的技术原理及应用潜力。

从大数据时代——>人工智能，生活中各场景下的大数据问题都能用大数据+人工智能算法的配方进行求解。诸如分类、回归等有监督学习问题都得到了很好的解决，但监督学习需要大量标注数据，这一限制使得很多场景无法依靠人工智能的红利。因此，无监督学习正慢慢成为研究热点。VAE便是其中的典型代表。VAE的设计结构具有严谨的数学理论指导，粗略看了一遍，没有太理解，在此mark住，以后有需要再回来学习。链接如下：

【Learning Notes】变分自编码器（Variational Auto-Encoder，VAE）

变分自编码器.ppt
07-13
自己汇报总结的有关编码器和变分自编码器的相关ppt,写的大概很清楚了，上传上来，敬请参考。
自编码 （Autoencoder） - 自己总结的PPT
04-11
自编码 （Autoencoder） - 自己总结的PPT
【DL】第 2 章 ：变分自动编码器（VAE）
sikh_0529的博客
03-05 4407
在本章中，您将：了解自动编码器的架构设计如何使其完美适用于生成建模使用 Keras 从头开始构建和训练自动编码器使用自动编码器生成新图像，但了解这种方法的局限性了解变分自动编码器的架构以及它如何解决与标准自动编码器相关的许多问题使用 Keras 从头开始构建变分自动编码器使用变分自动编码器生成新图像使用变分自动编码器通过潜在空间算法来处理生成的图像2013年，Diederik P. Kingma 和 Max Welling发表了一篇论文，为一种称为变分自动编码器。
变分自编码器Variational Auto-Encoder(VAE)
weixin_43124857的博客
01-11 451
什么是VAE VAE与GAN 都是做生成的model，用来构建一个从隐变量 Z 生成目标数据 X 的模型，其中是有差别的。 GAN与VAE都是在假设data服从某些常见的分布，比如正太分布，前提下去实现的，训练一个 X=g(Z)的model，GAN与VAE都是在进行分布之间的变换，将原来的概率分布映射到了训练集的概率分布。 因为我们只知道数据的真实样本，并不知道其data分布表达式，判断生成分布...
变分自编码器背后的直觉【VAE】
新缸中之脑
02-11 1076
我们将从解释基本自动编码器 (AutoEncoder) 的一般工作原理开始。在构建任何 ML 模型时，你的输入都会被编码器转换为数字表示形式，供网络使用。这样做是为了简化数据并保存其最重要的特征。好吧，AE 只是两个网络放在一起——一个编码器和一个解码器。这对的目标是尽可能准确地重建输入。编码器保存输入的表示，之后解码器从该表示构建输出。起初，这似乎有点适得其反。为什么要经历所有以纯净、未更改的形式重建已有数据的麻烦？关键是，通过训练过程，AE 学会构建紧凑而准确的数据表示。
变分自动编码器Variational Auto-Encoding（VAE）基本原理和理解，附上python代码（包含中文注释）
生信小白一枚，欢迎大佬一起讨论分析前沿技术！
06-28 4766
VAE模型原理、解释、损失函数、python实现（包含中文注释）
【论文阅读-3】生成模型——变分自编码器(Variational Auto-Encoder，VAE)
Paul_Huang的专栏
09-26 3612
1. VAE设计思路：从PCA到VAE VAE最想解决的问题是如何构造编码器和解码器，使得图片能够编码成易于表示的形态，并且这一形态能够尽可能无损地解码回原真实图像。 1.1 PCA 这似乎听起来与PCA（主成分分析）有些相似，而PCA本身是用来做矩阵降维的： 如图： XXX本身是一个矩阵，通过一个变换WWW变成了一个低维矩阵ccc； 因为这一过程是线性的，所以再通过一个W^\hat{W}W^变换就能还原出一个X^\hat{X}X^； 现在找到一种变换WWW，使得矩阵XXX与能够尽可能地一致，这就是PC
【Learning Notes】变分自编码器（Variational Auto-Encoder，VAE）
热门推荐
丁丁的博客
12-14 7万+
简单介绍变分自编码器（Variational Auto-Encoder，VAE）实现和原理。
【机器学习】VAE变分自编码器学习笔记
shuaixio的博客
06-30 7582
VAE，变分自编码器，设计思路，VAE的原理与公式推导，对VAE模型的理解
图像生成-VAE（变分自编码器）详解
m0_63879480的博客
12-25 5494
生成模型-VAE详解--学习笔记
Font-VAE：使用带卷积的变分自动编码器分析字体形状
02-05
Font-VAE：使用带有卷积神经网络的变分自编码器的字体形状分析 VAE架构 VAE具有模块化设计。 编码器，解码器和VAE是3种共享权重的模型。 训练VAE模型后，编码器可用于生成潜矢量。 通过从均值= 0和std = 1的高斯分布中采样潜矢量，可以将解码器用于生成字体图像。 编码器 解码器 使用的数据集 数据集大小=每个班级训练5000和验证1000 宽度，高度= 112、112 字体大小= 25 使用的字符=“ AaBbCcDdEeFfGgHhIiJjKkLlMmNnOoPpQqRrSsTtUuVvWwXxYyZz” 图像是使用生成的字体来自 IDX 字体名称 样本图片 0 埃加
变分自编码器 - Variational Autoencoders 【1】
weixin_44522007的博客
02-23 1408
隐变量 (latent variable) 是指不能直接observe的变量，比如economics里面的utility，要通过别的observed variables (price, feature, etc.) 来推算。 隐变量主要是指 ”不能被直接观察到，但是对系统的状态和能观察到的输出存在影响的一种东西“，很多人在研究隐变量。以及设计出各种更优（比如可解释，可计算距离，可定义运算等性质）的隐变量的表示。
深度学习（五十一）变分贝叶斯自编码器(上)
hjimce的专栏
02-23 6954
度生成模型比较常碰到的有三个：对抗网络、变分自编码、DBN。学习深度生成模型，涉及到比较多的贝叶斯学派观点，所以公式难免一大堆，贝叶斯观点：对于每个观测数据x，是从分布函数x~p(x)中采样得到。比如对于手写数字数据，我们可以把它看成是从某个28*28维度的某个未知分布函数中，进行随机采样得到的样本。这篇博文我们先讲解深度生成模型中的经典算法：变分自编码器，主要参考文献：《Auto-Encoding Variational Bayes》。
卷积自编码器_卷积变分自编码器
weixin_39758953的博客
12-11 1223
本笔记演示了如何通过训练变分自编码器(1,2)来生成手写数字图片。# 用于生成 gifpip install -q imageioWARNING: You are using pip version 20.2.2; however, version 20.2.3 is available.You should consider upgrading via the '/tmpfs/src...
Tensorflow2.0之卷积变分自编码器（CVAE）
cocofisher的博客
03-15 6998
变分自编码器原理 变分自编码器是一个从隐变量 ZZZ 生成目标数据 XXX 的模型。更准确地讲，它先假设 ZZZ 服从某些常见的分布（比如正态分布或均匀分布），然后希望训练一个模型 X=g(Z)X=g(Z)X=g(Z)，这个模型能够将原来的概率分布映射到训练集的概率分布，也就是说，其目的是进行分布之间的变换。 接下来，此文章将具体描述 VAEVAEVAE 的构建思路。 第一阶段 首先我们有一批数据...
卷积变分自动编码器
weixin_41697507的博客
03-16 2033
This notebook demonstrates how to generate images of handwritten digits by training a Variational Autoencoder (1, 2). # to generate gifs !pip install imageio Import TensorFlow and other libraries ...
AI学习指南深度学习篇-变分自编码器（VAE）简介
最新发布
俞兆鹏的博客
10-11 1470
变分自编码器（VAE）在深度学习领域展现了其强大的生成能力，以其灵活性和高效性成功解决了许多复杂任务。与传统自编码器相比，VAE能够更好地建模潜在变量的分布，使得生成的样本更具多样性和真实性。随着研究的深入，VAE及其变体在许多领域中被广泛应用，并且继续吸引大量研究者的关注。
卷积变分自编码（CVAE）python实战
m0_59870188的博客
08-15 4725
卷积变分自编码器（Convolutional Variational Autoencoder，CVAE）是一种生成模型，它可以利用卷积神经网络来对图像数据进行有效的编码和解码。CVAE的基本原理是将输入图像x通过一个编码器网络（inference_net）映射到一个隐变量空间z，然后从这个空间中采样一个隐向量z，并通过一个解码器网络（generative_net）重构出一个与输入图像相似的输出图像x'。
通过卷积变换实现自动编码器模型
qq_43607118的博客
03-14 303
【代码】通过卷积变换实现自动编码器模型。
Pytorch实现变分自动编码器(vae)完整代码解析
变分自动编码器（Variational Autoencoder，VAE）是一种生成模型，由Kaiming He、Xiangyu Zhang、Shaoqing Ren和Jian Sun于2015年提出，旨在解决传统的自动编码器无法生成新的数据样本的问题。VAE通过引入随机性，并...
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