AE和VAE，CVAE

最新推荐文章于 2024-09-10 10:52:35 发布
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AutoEncoder

AutoEncoder属于无监督学习的技术
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几种AE简介

变分自编码器（Variational Auto-Encoder，VAE）

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变分自编码器VAE和GAN的区别

VAE和GAN都能生成新数据，但在生成质量的判断上，它们的做法不同。VAE使用概率思想，通过计算生成数据分布与真实数据分布的相似度(KL散度)来判断。但GAN直接使用神经网络训练一个判别器，用判别器判断生成的数据是不是真的和原分布差不多。

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VAE介绍

CVAE

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自动编码器、变分自动编码器和条件变分自动编码器阅读理解
进击的小杨人
05-27 2669
文章目录1 VAEs1.1 AE: AutoEncoder1.2 VAE: Variational AutoEncoder1.3 CVAE: Conditional Variational AutoencoderReferences： 1 VAEs 1.1 AE: AutoEncoder 自动编码器，主要作用： 数据去噪， 可视化降维度， 生成数据。 模型结构： 缺点：在inference时只能通过输入一个输入得到一个隐含变量Z，然后在通过Decoder生成，无法任意去构造隐含变量。 1.2 VAE
十分钟读完CNN、RNN、VAE、GAN、GNN
最新发布
m0_62452833的博客
11-03 736
图像识别、视频分析、自然语言处理等卷积层：使用滤波器（或称为核）对输入数据进行卷积操作，提取局部特征。池化层：最大池化或平均池化方法，能降低数据维度，减少计算量，保持重要信息。全连接层：通常位于网络的最后几层，用于分类任务。激活函数：如ReLU，用于引入非线性。擅长捕捉空间层次结构，对于图像处理特别有效。
vae:来自keras的简单vae和cvae
05-05
vae a simple vae and cvae from keras vae celeba 100 epoch, loss=11585.2258 vae_cluster 实验环境 python 2.7 + tensorflow 1.8/1.13 + keras 2.2.4 交流 QQ交流群：67729435，微信群请加机器人微信号spaces_ac_cn
VAE与CVAE
Paul_Huang的专栏
11-22 6931
CVAE理论到代码1. VAE的本质1.1 深度理解VAE1.2 VAE 与GAN2. CVAE2.1 CVAE简介2.2 CVAE基本模型2.3 数学理解参考 1. VAE的本质 1.1 深度理解VAE VAE本质就是在我们常规的自编码器的基础上，对encoder的结果（在VAE中对应着计算均值的网络）加上了“高斯噪声”\color{red}“高斯噪声”“高斯噪声”，使得结果decoder能够对噪声有鲁棒性\color{red}使得结果decoder能够对噪声有鲁棒性使得结果decoder能够对噪声有
AE(Auto Encoder)、VAE(Variational AutoEncoder)、CVAE(Conditional AutoEncoder)解读
qq_33948796的博客
04-11 6967
最近在研究编码器，阅读大量论文，历程艰辛，特此记录。如果博文有不妥之处，请告知，我一定及时修正！AE(Auto Encoder)、VAE(Variational AutoEncoder)、CVAE(Conditional AutoEncoder)解读 文章目录1、AE(Auto Encoder) 自动编码器2、VAE(Variational AutoEncoder)3、CVAE(Condition...
AE(自动编码器)和VAE(变分自动编码器)
qq_44015059的博客
06-02 4019
前言 github：https://github.com/lxk-yb/pytorch-AE 1.AE(自动编码器) 1.1 介绍 自编码器是一种无监督学习技术，利用神经网络进行表征学习。也就是说，我们设计一个在网络中施加“瓶颈”，迫使原始输入压缩知识表示的神经网络架构。如果输入特征彼此独立，则该压缩和随后的重构将是非常困难的任务。但是，如果数据中存在某种结构（即输入特征之间存在相关性），则可以学习这种结构，并在强制输入通过网络的瓶颈时使用。 通过自编码器的原理可以推断出它的主要用途： 设置合适的维度和稀
AE & VAE
qq_44935334的博客
09-10 854
VAE推导
info_vae.zip
08-26
在实际应用中，VAE的变种模型可能包括条件VAE（CVAE）、变分自回归网络（VAE with autoregressive decoder）、对抗性训练的VAE（Adversarial VAE）等。这些变种通常会在编码器和/或解码器中引入额外的结构或训练目标...
深度学习-变分自编码器（VAE）生成MNIST手写数字图片
Vivinia的博客
04-27 7729
MNIST数据集：数据集下载 下载好数据集新建MNIST文件夹，再在里边建一个raw文件夹，数据集解压后放到raw文件夹中（数据集后缀为.gz，不需要再解压了） 简介： 变分自编码器（Variational Autoencoder,VAE）是生成式模型（Ggenerative Model）的一种，另一种常见的生成式模型是生成式对抗网络（Generative Adversial Network...
【有啥问啥】变分自编码器（Variational Autoencoder, VAE）：深入理解与应用
Chauvin的博客
08-30 3467
在深度学习的广阔领域中，生成模型一直是研究的热点之一。其中，VAE（变分自编码器）作为AE（自编码器）的一种扩展，以其独特的优势在生成任务中展现了卓越的性能。本文将深入探讨VAE相对于AE的改进之处，并解析这些改进如何提升模型的生成能力和泛化性能。
AE和VAE
lyp82nlf666的博客
01-08 2376
个人对于AE和VAE的简单理解
AE（自动编码器）、VAE（变分自动编码器）、VQ-VAE（向量量化变分自编码器） 的区别和联系？
Drug discovery
05-10 8824
这里主要谈一下他们的区别？
【深度学习】AE与VAE
热门推荐
sinat_36197913的博客
06-25 2万+
AE与VAEAutoEncoder：自编码器不同种类的自编码器VAE：变分自编码器总结 AutoEncoder：自编码器 自动编码器是一种数据的压缩算法，其中数据的压缩和解压缩函数是数据相关的、有损的、从样本中自动学习的。在大部分提到自动编码器的场合，压缩和解压缩的函数是通过神经网络实现的。 自动编码器是数据相关的（data-specific 或 data-dependent），这意味着自动编...
从AE（Auto-encoder）到VAE（Variational Auto-Encoder）
Iron_lyk Blog
03-02 2279
自动编码器（Auto-Encoder）和变分自动编码器(Variational Auto-Encoder)学习笔记
【自然语言处理系列】自编码器AE、变分自编码器VAE和条件变分自编码器CVAE
【AI机器学习与知识图谱】的博客
05-22 5461
作者：CHEONG 公众号：AI机器学习与知识图谱 研究方向：自然语言处理与知识图谱 本文主要分享自编码器、变分自编码器和条件变分自编码器的相关知识以及在实际实践中的应用技巧，原创不易转载请注明出处，原稿获取请关注公众号【AI机器学习与知识图谱】回复：自编码器，下面首先简单认识一下：自编码器、变分自编码器和条件变分自编码器之间的关系。 1．自编码器： 自编码器结构：Encoder将输入数据进行压缩，Decoder将其转化回输入的近似值，自编码器可以对输入进行重构，但是无法充当生成模型，变分自编码器可..
AE VAE CVAE GAN
que_anr的博客
02-01 437
AE 自编码器的目标是重建原始输入。 编码器从数据中获取一个样本，并返回隐空间中的单个点，然后将其传递到解码器中。 如果你的目标只是重构输入，则标准自动编码器已经可以满足你的需求，但它不能作为生成模型使用，如果为解码器选择随机输入V’，V’可能与解码器以前见过的任何输入都很不一样（此处的输入不是原始输入图像，而是由编码器产生的对原始图像的编码，即隐空间），解码器不一定能产生合理的图像。 VAE 编码器会在隐空间中产生概率分布！它输出的隐分布是与隐空间维数相同的高斯分布。编码器产生这些高斯分布的参数（均值，
深度学习--自编码器(AE)、变分自编码器(VAE)
Javadayuge的博客
03-11 3886
提示：仅供自己学习、复习需要，有任何问题可在评论区提出。
AE、VAE、VQVAE、VQGAN介绍
m0_64148253的博客
08-27 3586
VAE、VQVAE、VQGAN是图像生成方向的模型，他们之间的关系如下图所示。接下来对这AE、VAE、VQVAE、VQGAN进行介绍。
VAE到CVAE
qq_46025765的博客
04-11 405
本文着重讨论VAE和CVAE，AE的原理不再赘述。主要采用Q&A的方式。
causal vae代码
10-12
Causal Variational Autoencoder (CVAE)是一种基于生成模型的概念，它结合了自编码器（AE）和潜在变量模型（如变分贝叶斯）。CVAEs通常用于处理有因果关系的数据，比如时间序列数据，因为它们能够学习潜在的因果结构并生成具有相似结构的新样本。 CVAE的核心思想是在编码阶段捕捉数据的时间依赖性和潜在原因，然后在解码阶段利用这些信息生成新的、合理的观测值序列。它的关键组成部分包括： 1. **编码器**：将输入序列映射到一个潜在空间，这个过程通常是递归的，以便捕获序列内部的时间动态。 2. **解码器**：接收潜在向量作为输入，并尝试预测下一个观测值，同时保持前后观察之间的因果一致性。 3. **潜在分布**：通常假设潜在向量服从某种概率分布，如高斯分布，这有助于我们推断和采样。 CVAE的训练涉及到优化两个损失函数：一是重构误差，确保解码后的观测值接近原始输入；二是Kullback-Leibler散度（KL散度），衡量潜在分布与先验分布之间的差异，保证生成的样本有一定的随机性和多样性。 在Python中，常用的库如TensorFlow或PyTorch都有相关的库支持CVAE实现，例如`tensorflow_probability`或`pyro-ppl`。以下是一个简化的CVAE代码示例（使用TensorFlow）： ```python import tensorflow as tf from tensorflow.keras.layers import Input, Dense, LSTM, Lambda # 定义超参数 latent_dim = 10 input_shape = (None, num_features) # 编码器部分 inputs = Input(shape=input_shape) x = LSTM(latent_dim)(inputs) # 使用LSTM层获取潜在表示 z_mean = Dense(latent_dim)(x) # 输出均值 z_log_var = Dense(latent_dim)(x) # 输出对数方差 def sampling(args): z_mean, z_log_var = args epsilon = tf.random.normal(shape=tf.shape(z_mean)) return z_mean + tf.exp(0.5 * z_log_var) * epsilon z = Lambda(sampling, output_shape=(latent_dim,))([z_mean, z_log_var]) # 解码器部分 decoder_input = Input(shape=(latent_dim,)) decoder_lstm = LSTM(latent_dim, return_sequences=True) outputs = decoder_lstm(decoder_input) outputs = Dense(num_features, activation='sigmoid')(outputs) # 根据数据类型调整激活函数 model = tf.keras.Model(inputs=[inputs], outputs=[outputs]) ```
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