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

最新推荐文章于 2025-05-24 15:12:56 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。

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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
生成模型——变分自动编码器（Variational Autoencoders, VAEs）
大摆王的博客
05-24 2286
自动编码器（Autoencoder）是一种无监督学习的神经网络，它通过学习输入数据的高效表示来重构输入数据。自动编码器的目标是将输入编码成一个较低维度的表示，然后再从这个表示中重构出原始输入数据。这种网络结构通常用于数据降维、特征提取、去噪等任务。编码器将输入进行编码，变成中间结果，中间结果再经过解码器还原，这种输入等于输出的结构没有什么实际意义。
【DL】第 2 章 ：变分自动编码器（VAE）
sikh_0529的博客
03-05 4273
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
01-11 432
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 1043
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。
【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 7256
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
变分自编码器VAE学习笔记
qq_31895943的博客
03-06 3241
变分自编码器VAE：原来是这么一回事 | 附开源代码 完整版文章请看知乎原文，本文章只记录个人的学习笔记 VAE 跟 GAN 比较，它们的目标基本是一致的——希望构建一个从隐变量 Z 生成目标数据 X 的模型，但是实现上有所不同。 生成模型的难题就是判断生成分布与真实分布的相似度，因为我们只知道两者的采样结果，不知道它们的分布表达式，因此KL散度不适用。对于这个问题，GAN 的思路-把这个度量...
机器学习笔记之变分自编码器(一)模型表示
静静的学习就好
02-06 1015
本节将介绍变分自编码器(Variational AutoEncoder,VAE)。
变分自编码VAE(variational autoencoder)及Keras 实现
nuaabo
02-23 1万+
由于毕设相关，近期看了一些变分自编码(VAE)的东西，将一些理解记录在这，不对的地方还请指出。 在论文《Auto-Encoding Variational Bayes》中介绍了VAE。 附上自己的笔记(字体较烂，勿喷)： 训练好的VAE可以用来生成图像。 在Keras 中提供了一个VAE的Demo:variational_autoencoder.py 为了输出网络形状，我将代
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 1372
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 6911
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 1199
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 6945
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 2009
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
俞兆鹏的博客
10-11 1368
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 4321
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'。
自编码器ppt
最新发布
05-29
### 自编码器与变分自编码器的基本概念 自编码器（Autoencoder, AE）是一种无监督学习模型，主要用于降维、特征提取以及数据生成等任务。其核心结构由两部分组成：编码器（Encoder）和解码器（Decoder）。编码器负责将高维输入数据映射到低维空间中的隐变量表示，而解码器则将该隐变量还原为原始输入的近似形式[^1]。 变分自编码器（Variational Autoencoder, VAE）是自编码器的一种扩展形式，它不仅能够实现数据的压缩与重建，还通过引入概率分布的概念，使得模型具备生成新样本的能力。VAE的关键在于对隐变量施加先验分布约束，并使用变分推断方法来优化目标函数。 --- ### 自编码器相关PPT资料的获取途径 针对用户需求，以下是一些寻找关于自编码器或变分自编码器PPT课件资料的方法： 1. **学术资源平台** - 在Google Scholar中搜索关键词“Autoencoder PPT”或“Variational Autoencoder slides”，可以找到许多学者分享的教学幻灯片。 - 使用ResearchGate或Academia.edu等学术社交网站，直接搜索相关主题，通常能找到一些公开的PPT文件[^2]。 2. **在线课程与教育平台** - Coursera、edX等在线教育平台提供的深度学习课程中，通常会包含关于自编码器的详细讲解，并附带课件下载链接。 - Udacity和DeepLearning.AI等平台也提供类似的资源，部分课程甚至直接提供PPT或PDF格式的讲义[^3]。 3. **技术博客与社区** - Medium、Towards Data Science等技术博客中，常有作者分享自己的学习笔记或教程，其中可能包含自定义制作的PPT内容。 - GitHub上也有许多开源项目，其中包含用于教学目的的PPT文件。可以通过搜索“Autoencoder PPT github”找到相关内容[^4]。 4. **大学官网与公开课** - 许多高校会在其官方网站上发布与深度学习相关的课程资料，包括PPT课件。例如，斯坦福大学CS231n课程、MIT OpenCourseWare等都提供了丰富的学习资源。 - 国内高校如清华大学、北京大学等也可能在某些开放课程中提供类似的PPT资料[^5]。 --- ### 示例代码：基于PyTorch的简单自编码器实现 以下是使用PyTorch框架实现的一个简单自编码器示例代码： ```python import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim # 定义自编码器模型 class Autoencoder(nn.Module): def __init__(self): super(Autoencoder, self).__init__() self.encoder = nn.Sequential( nn.Linear(784, 128), nn.ReLU(), nn.Linear(128, 64), nn.ReLU(), nn.Linear(64, 10) ) self.decoder = nn.Sequential( nn.Linear(10, 64), nn.ReLU(), nn.Linear(64, 128), nn.ReLU(), nn.Linear(128, 784), nn.Sigmoid() ) def forward(self, x): x = self.encoder(x) x = self.decoder(x) return x # 初始化模型、损失函数和优化器 model = Autoencoder() criterion = nn.MSELoss() optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001) # 假设输入数据为2D张量 (batch_size, 784) input_data = torch.randn(32, 784) # 前向传播与反向传播 output = model(input_data) loss = criterion(output, input_data) loss.backward() optimizer.step() ``` --- ###
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