【Traditional Machine Learning】变分贝叶斯自编码器(上)

最新推荐文章于 2023-11-12 10:50:02 发布
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博客内容指出公式1中L(q)的正负号存在错误，正确表达应为L(q,x,theta)=E[logp(x|z)+logp(z)-logq(z)]。讨论了这个错误对概率模型和推断的影响，并提供了修正后的理论分析。

 注意：公式1中L(q)的正负号写错了，L(q, x, theta) = E[logp(x|z) + logp(z) - logq(z)]

变分自编码器（Variational Autoencoder）
Cyril__Li的博客
05-29 1万+
最近想了解一下生成模型（generative model），这两三天看了很多关于变分自编码器（Variational Autoencoder）的资料，发现VAE实现起来比较简单，但是因为没什么概率图模型的基础，对于它的理论感觉理解起来很费力，所以开始在空闲的时候看Coursera上面那门Koller的概率图模型的公开课个人觉得Variational Autoencoder比较有用的资料： 1. O
再谈变分自编码器VAE：从贝叶斯观点出发
Paper weekly
04-02 2095
作者丨苏剑林单位丨广州火焰信息科技有限公司研究方向丨NLP，神经网络个人主页丨kexue.fm前几天写了文章变分自编码器VAE：原来是这么一回事，从一种比较通俗的观点来理解变分自编码器（VAE），在那篇文章的视角中，VAE 跟普通的自编码器差别不大，无非是多加了噪声并对噪声做了约束。然而，当初我想要弄懂 VAE 的初衷，是想看看究竟贝叶斯学派的概率图模型究竟是如何与深度学习结合来发挥作用的，如果仅
变分自编码器（二）：从贝叶斯观点出发
42715369的博客
07-17 713
https://kexue.fm/archives/5343 源起 ↺ 前几天写了博文《变分自编码器（一）：原来是这么一回事》，从一种比较通俗的观点来理解变分自编码器（VAE），在那篇文章的视角中，VAE跟普通的自编码器差别不大，无非是多加了噪声并对噪声做了约束。然而，当初我想要弄懂VAE的初衷，是想看看究竟贝叶斯学派的概率图模型究竟是如何与深度学习结合来发挥作用的，如果仅仅是得到一个通俗的理...
变分贝叶斯自编码器
Touch_Dream的博客
08-19 842
http://blog.youkuaiyun.com/hjimce/article/details/57082788#comments
变分自编码器（变分贝叶斯）Auto-Encoding Variational Bayes（VAE）
S20144144的博客
08-20 1664
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 by-sa 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。 ...
变分贝叶斯自编码器笔记
会飞的鱼的博客
09-03 1042
变分贝叶斯自编码器笔记 变分贝叶斯自编码器笔记 1. 问题情境 2. 变分下界 3. SGVB估计与AEVB算法 3.1 SGVB估计 3.1.1 对1L1\mathcal{L}_1求导 3.1.2 对2L2\mathcal{L}_2求导 3.2 AEVB算法 4.自编码器的训练 5.条件变分自编码器 参考文献 1. 问题情境 数据集X={x(i)}Ni=1X...
深度学习（五十二）变分贝叶斯自编码器(下)
hjimce的专栏
02-25 6202
在生成模型中，假设样本数据X={xi}是根据某个随机过程进行采样得到，每个样本根据某个未知的概率分布函数相互独立采样得到，并且这个未知的概率分布取决于连续的潜变量Z。数据集采样过程分成两个步骤：(1)从先验分布函数采样样本zi；(2)根据条件概率分布函数，进而采样得到样本xi。即数据的生成过程如下： 、表示是一个参数化的概率分布函数。然而真正的参数θ、Z都是未知的，而且这些分布函数对于真实数据分布都是相当复杂的。
基于贝叶斯概率模型的变分自编码
dmhy的博客
01-23 793
目录基于贝叶斯概率模型的变分自编码贝叶斯模型贝叶斯法则在贝叶斯法则中，每个名词都有约定俗成的名称：功能快捷键合理的创建标题，有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图功能，丰富你的文章UML 图表FLowchart流程图导出与导入导出导入 基于贝叶斯概率模型的变分自编码 贝叶斯模型 机器学习中可以分为两种概率模型，贝叶斯模
用于变分自动编码器 （VAE） 的 Copula 变分贝叶斯算法（Matlab代码实现）
你的Matlab小助手
11-12 248
Copula 变分贝叶斯算法是一种结合了 Copula 函数和变分贝叶斯方法的算法，用于变分自动编码器 (VAE)。下面我将解释一下这个算法的基本思想和步骤。首先，让我们回顾一下变分自动编码器 (VAE) 是如何工作的。VAE 是一种生成模型，通过学习输入数据的潜在分布来生成新的样本。它由两个部分组成：编码器和解码器。编码器将输入数据映射到潜在空间中的潜在变量，解码器根据潜在变量生成新样本。然而，传统的 VAE 假设输入数据的潜在分布是多变量高斯分布。但在实际应用中，数据通常不满足高斯分布的假设。
变分自编码器 Variational AutoEncoders
“Reasonable” Machine Learning
05-19 4649
变分自编码器（Variational AutoEncoders，VAEs）是一种深度潜变量表示学习模型。其已经被用于图像生成，并且在半监督学习上取得目前最好（state-of-the-art）的性能。 深度生成模型...
深度学习（五十一）变分贝叶斯自编码器(上)
hjimce的专栏
02-23 6973
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》。
基于变分自编码器的生成对抗网络
Sky
09-23 2726
基于变分自编码器的生成对抗网络（VEGAN）https://arxiv.org/abs/1512.09300Motivation
对抗变分贝叶斯：变分自编码器与生成对抗网络的统一 （一）
S20144144的博客
08-13 1763
最近在学习VAE(变分自编码器)， 在github上找到了有关VAE、GAN的许多代码，github链接如下： https://github.com/wiseodd/generative-models 我试了试在VAE/adversarial_vb/文件夹中的 AVB代码，并找到了对应的论文Adversarial Variational Bayes: Unifying Variational Au...
对抗变分贝叶斯：变分自编码器与生成对抗网络的统一（四）
S20144144的博客
08-21 1324
在上一篇的博文——对抗变分贝叶斯：变分自编码器与生成对抗网络的统一（三）中，我已经翻译过了原论文。的确，看中文的公式推导比看英文的公式推导理解起来要容易得多。然而，还有有很多地方有不理解或感觉牵强，更有很多地方的知识点并未get，还需进一步学习或巩固。那么，这篇博文就写写我总结的的一些知识点吧，若也有你所未接触过的并想了解的，欢迎一起交流学习；若有错误之处，还请多多指教。 文章目录1、显式、隐式2...
变分自编码器
自由男神的博客
04-07 6938
 Abstract: 在连续隐变量的后验分布未知的大数据集中，如何进行有效的推断和学习有向概率模型？本文提出一种随机变分推断和学习算法，可用于大数据集，只需满足温和的可导条件，甚至棘手的情况。我们有两个贡献。一，对变分下界的重参数化产生了一个下界估计，可由标准随机梯度法直接优化得到；二，对于具有连续隐变量的i.i.d.数据集，采用我们提出的下界估计来将一个近似推断模型（识别模型）拟合为
变分自编码器（一）：原来是这么一回事
热门推荐
42715369的博客
07-17 1万+
https://kexue.fm/archives/5253 过去虽然没有细看，但印象里一直觉得变分自编码器（Variational Auto-Encoder，VAE）是个好东西。于是趁着最近看概率图模型的三分钟热度，我决定也争取把VAE搞懂。于是乎照样翻了网上很多资料，无一例外发现都很含糊，主要的感觉是公式写了一大通，还是迷迷糊糊的，最后好不容易觉得看懂了，再去看看实现的代码，又感觉实现代码跟...
自编码变分贝叶斯
NeutronT的博客
09-25 6168
深度解读Diederik P. Kingma和Max Welling的论文《Auto-encoding variational bayes》，对中间涉及的公式进行了详尽的推导。最后给出了变分自编码器的Tensorflow示例代码。
深度学习：变分自编码器与变分贝叶斯
"Auto-Encoding Variational Bayes"（AEVB）是一种将变分贝叶斯和自编码器相结合的技术。该方法利用自编码器的结构来定义生成模型的参数化形式，并通过变分推断来训练这些模型。AEVB的核心是推断出一个编码器网络来...
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