对VAE的一些理解

最新推荐文章于 2025-05-12 16:12:07 发布
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#神经网络 #深度学习 #机器学习

博客围绕神经网络和深度学习展开，涉及机器学习相关内容。神经网络是深度学习的重要基础，深度学习是机器学习的一个重要分支，它们在信息技术领域有着广泛应用。

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comea23
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比较 GAN 和 VAE 的优缺点（面试题200合集，中频、关键）
qq_38334677的博客
04-22 816
GAN擅长生成高质量但不可控的样本，适合视觉效果驱动的任务。VAE提供稳定性和可控性，但生成质量稍逊，适合需要概率建模的场景。两者并非完全对立，实际中还有结合两者的方法（如 VAE-GAN），取长补短。如果你有具体任务想讨论，我可以进一步帮你分析选择哪种模型！
VAE与GAN的比较：优缺点及实践
AI天才研究院
12-23 1428
1.背景介绍 深度学习技术的发展已经进入了一个高度激发的阶段，其中，生成对抗网络（GAN）和变分自动编码器（VAE）是两种非常重要的深度学习技术，它们在图像生成、图像分类、自然语言处理等多个领域取得了显著的成果。在本文中，我们将对这两种技术进行深入的比较和分析，旨在帮助读者更好地理解它们的优缺点以及在实际应用中的具体操作步骤。
Vue的优缺点
crj252196873的博客
02-02 9109
一、Vue优缺点 优点： 虚拟DOM（类似ReactJS） 首先，将传统DOM结构变为JSON结构，用操作js的方式代替操作DOM，性能更快； 其次，虚拟dom同步到真实dom，使用sync()方法，分批渲染。 双向绑定（类似AngularJS） data和DOM任何一方修改，另一方都会同步修改。 缺点： 内存 虚拟DOM需要在内存中的维护一份DOM的副本。在DOM更新速度和使用内存空间之间取得平衡。 简单页面不适用 如果虚拟DOM大量更改，这是合适的。但是单一的，频繁的更新的话，虚拟D
【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 3672
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。
VAE系列
m0_55217431的博客
10-15 186
1.理解类任务：给出P（y|x)，对于y的概率密度进行估计，最后给出新的x，能够预测y 2.生成类任务：要估计数据本身的概率密度P（x），当学到数据的分布后，从数据中采样一个x，产生新的数据，难点在于样本数据的有限性，数据集难以覆盖所有情况。 解决方案：加入先验知识，给问题加入限定条件，如下： 1.GPT，对于相近的句子，对应位置的词向量也非常接近，如apple，orange，可以应对不同的组合方式，产生没有过的样本点 2.GAN：假定数据样本点...
vae个人理解
war3gu的博客
05-29 1229
input data的分布空间是不定的，但是latent vector的分布空间，是可以进行人为的设定。 之前的normal autoencoder，对latent vector的分布空间没有要求，编码器参数灵活度比较高，现在对latent vector的分布空间进行了限制，那么编码器参数灵活度也就被限制了。 ...
VAE全面理解
岁月如歌
06-04 933
【学习笔记】生成模型——变分自编码器
disentangled_vae:复制“对β-VAE的理解解开”
05-15
解缠的VAE 复制DeepMind的论文和 2D形状分离 通过将潜在Z从-3.0更改为3.0且γ= 100.0和C = 20.0的结果 具有较小方差的潜变量似乎在提取“ x”，“ y”，“旋转”和“比例”参数。 （本实验使用DeepMind的。） ž ...
【VAE学习笔记】全面通透地理解VAE(Variational Auto Encoder)
热门推荐
a312863063的博客
02-26 14万+
完整笔记：http://www.gwylab.com/note-vae.html 李宏毅老师的教程视频：https://www.bilibili.com/video/av15889450/?p=33 —————————————————————————————————   依据李宏毅老师的讲解，我整理了一番VAE的笔记。先简单介绍一下VAE，VAE作为一个生成模型，其基本思路是很容易理解的：把一堆真...
VAE原理解析及若干理解1
08-03
下面是对 VAE 的原理解析及若干理解。 VAE 的形式 VAE 的形式是生成模型的标准形式，即假设样本 $x$ 与隐变量 $z$ 有关，分布描述了一个由 $z$ 生成 $x$ 的过程。如果想要生成一个新的样本，那么我们先从分布中...
VAE的原理+直观理解+公式推导+去噪+异常检测
cloudless_sky的博客
03-24 4万+
1、VAE原理的直观理解 使用(VAE)生成建模,理解可变自动编码器背后的数学原理 一般设先验分布为标准正态分布，但是也可以是其他分布。 KL项目的是使得q(z|x)与p(z|x)相似，只是后面ELBO经过推导转换成了q(z|x)和p(z)尽可能靠近的问题。 ...
精选资源
vae模型.zip_VAE_VAE模型_keras_生成数据
09-23
**变分自编码器（Variational Autoencoder, VAE）模型**是一种深度学习中的概率...通过深入理解并实践这个模型，你可以进一步掌握VAE的工作原理及其在数据生成中的应用，并了解如何在Keras中有效地构建和训练这种模型。
关于VAE的一个通俗的介绍
爱生活爱自己爱学习
03-11 502
http://kvfrans.com/variational-autoencoders-explained/
VAE（变分自编码器）的一些难点分析
Rolandxxx的博客
07-15 2188
VAE学习过程小记
不同生成式AI模型的优缺点（GAN，VAE，FLOW）
weixin_42529756的博客
06-03 3055
GAN，VAE、FLOW、自回归模型优缺点
VAE的局限以及DDPM优势
最新发布
qq_39226865的博客
05-12 283
变分自编码器（VAE）作为一种重要的生成模型，通过概率图模型与变分推断的结合，在数据生成与表示学习中发挥了关键作用。然而，VAE在训练稳定性、生成质量等方面仍存在局限性。本文将从数学视角剖析VAE的核心思想及其潜在问题，帮助读者深入理解其原理与挑战。进一步地，我们总结了DDPM相对于VAE的优势之处。
深度生成模型_VAE
weixin_46365033的博客
06-10 746
文章目录自编码器能否生成新的图像？VAE的其他优势变分自动编码器整体架构隐藏层部分分布标准化KL散度问题应用Disentangled VAE Auto-Encoder： 注意：自编码器是一种数据压缩（降维）的方法！ 自编码器能否生成新的图像？ 自编码器结构的后半部分可以生成图片，因此我们将其单独提出来。 我们希望的事Decoder可以扮演一个Generator的身份。 在自编码器结构中，输入的隐变量来源于Encoder，这也是基于原始图片得到的向量，那么现在该输入什么样的变量就成为了一个问题。 因此，自
生成模型VAE、GAN和基于流的模型详细对比
deephub
10-04 6076
每一种算法在准确性和效率方面都有其优点和局限性。虽然GANs和基于流程的模型通常生成比VAE更好或更接近真实的图像，但后者比基于流程的模型更具有更快时间和更好的参数效率，下面就是三个模型的对比总结：可以看到GAN因为并行所以它的效率很高，但它并不可逆。相反，流模型是可逆的但是效率却不高，而vae是可逆并且高效的，但不能并行计算。我们可以根据这些特性，在实际使用时根据产出、训练过程和效率之间进行权衡选择。作者：sciforce。
一分钟理解VAE（变分自编码器）
qq_44324007的博客
03-12 1万+
一分钟理解VAE（变分自编码器）
结合VAE方法，理解采样公式。
02-22
VAE（变分自编码器）是一种由联合概率分布表示的深度生成模型，其采样公式是一种通过变分推断来从某个给定概率分布中抽样的方法。通常，采样公式首先从分布的参数中抽样，然后根据参数计算出采样结果。借助VAE方法，...
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